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Ministral-8B-Instruct-2410-Q6_K-GGUF

Ministral-8B多语言GGUF格式大模型

Ministral-8B-Instruct-2410模型的GGUF格式版本,通过llama.cpp实现。采用Q6_K量化方案,支持CLI命令行和服务器模式运行,可处理包括中文在内的10种主要语言。适用于个人和学术研究,提供详细安装使用说明和代码示例,便于快速部署。

CausalLM-7B-GGUF - 基于CausalLM 7B的双语语言模型量化优化方案
CausalLMGGUFGithubHuggingfacellama.cpp开源项目模型语言模型量化
CausalLM 7B模型GGUF格式转换项目提供多种量化版本实现。该模型支持中英双语能力,基于多个数据集训练。项目包含2比特到8比特的不同量化方案,适配各类硬件环境。完整的部署文档和兼容性说明确保模型可快速应用。
Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF - 开源大语言模型GGUF量化版支持多语言和128K长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型深度学习
Qwen2.5-7B指令模型GGUF量化版是Qwen2.5系列的一部分,采用transformers架构,拥有7.61B参数。该模型支持29种语言,可处理128K文本上下文,并提供q2至q8多种量化精度选项。相比前代,模型在知识储备、代码、数学能力、指令执行、长文本生成和结构化数据理解等方面均有显著提升。
Mistral-Large-Instruct-2407-GGUF - Mistral-Large-Instruct-2407模型的多语言量化方法与文件选择建议
GPU性能优化GithubHuggingfaceMistral-Large-Instruct-2407开源项目文本生成模型量化量化格式
Mistral-Large-Instruct-2407项目提供了多种语言支持的模型量化版本。通过llama.cpp工具,用户可以根据不同的RAM和VRAM需求进行量化。文章详细介绍每种量化文件的特性与性能建议,帮助用户根据硬件条件选取适合的文件,实现模型的快速或高质量运行。推荐关注K-quant与I-quant格式文件以在性能与速度间取得平衡。
WizardLM-1.0-Uncensored-Llama2-13B-GGUF - 解读WizardLM 1.0推出的GGUF格式模型
Eric HartfordGGUFGithubHuggingfaceWizardLM开源项目模型量化
该项目推出了WizardLM 1.0 Uncensored Llama2 13B的GGUF格式模型。GGUF格式是GGML的替代,由llama.cpp团队于2023年8月开发,具备标记化提升和对特定标记的支持,并包含元数据和可扩展功能。用户可在llama.cpp、text-generation-webui和KoboldCpp等多种平台上使用,实现跨平台的GPU加速和优化。项目细分不同量化参数模型,用户可根据需要利用多种工具便捷下载,并依照指南进行部署。模型在兼容性上表现突出,支持LangChain等多种Python库,提供更多使用选择。
Play-with-LLMs - 一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南
GithubLLM应用Mistral-8x7b-Instruct中文实现大型语言模型开源项目模型微调
Play-with-LLMs提供一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南,涉及RAG、Agent、Chain等多种结构,包括多个实用案例和应用代码。项目旨在帮助开发者迅速掌握并深入理解大型语言模型。
Mistral 7B - Mistral 7B及衍生模型全面指南
AI工具Mistral 7B人工智能大语言模型开源模型自然语言处理
本站聚焦Mistral 7B开源语言模型,提供模型介绍、部署指南和在线体验。汇集微调版本导航、使用教程和研究动态,是Mistral 7B相关资源的综合参考平台。
MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践
DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练
MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程,涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型,利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本,并包含多GPU训练指南,为中文大语言模型开发提供了实用参考。
mistral-inference - 高效部署和使用Mistral模型的实用指南
AI模型GithubMistral Inference代码安装使用指南开源项目模型下载
该项目提供了简洁高效的代码库,支持Mistral 7B、8x7B和8x22B模型的部署和运行。通过命令行界面和Python接口,可以方便地下载、安装和测试模型,并与其互动。项目包含详细的使用示例和多GPU环境的部署指南,为开发者和研究人员提供了可靠的支持。
llama_cpp-rs - Rust绑定库实现GGUF大语言模型CPU运行
CPU运行GGUFGithubRust绑定llama_cpp-rs大语言模型开源项目
llama_cpp-rs是一个Rust绑定库,用于在CPU上运行GGUF大语言模型。它提供简洁的API,支持快速模型加载和文本生成。该项目兼容CUDA、Vulkan等后端,并包含内存预测功能。llama_cpp-rs简化了大语言模型的使用流程,适合各层级开发者。
rwkv.cpp - 多精度量化推理和CPU优化的大语言模型
GithubPythonRWKVcuBLASggmlhipBLAS开源项目
该项目将RWKV-LM移植到ggerganov的ggml,支持FP32、FP16及量化的INT4、INT5和INT8推理,主要针对CPU使用,同时兼容cuBLAS。项目提供C库和Python封装。RWKV是一种不同于Transformer的大语言模型架构,只需前一步状态计算logits,适合长上下文使用。支持RWKV v5和v6模型以及LoRA检查点加载,适用于高质量和高性能需求的场景。
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