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flute

专为LUT量化大语言模型开发的灵活查找表引擎

FLUTE量化LLM查找表GPUGithub开源项目

FLUTE是专为LUT量化大语言模型开发的灵活查找表引擎。该引擎支持整数、浮点和学习型等多种量化方案，可与vLLM和Hugging Face等主流框架无缝集成。FLUTE兼容LLaMA-3/3.1、Gemma-2等多种模型，能在保持模型性能的同时大幅降低内存占用和推理延迟，为大语言模型优化提供了高效解决方案。

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介绍相关项目
FLASK - 细粒度语言模型评估框架
FLASKGithub对齐评估开源项目技能集细粒度分析语言模型评估
FLASK是一个开源的语言模型评估框架，采用细粒度的实例级技能集作为评估指标。该框架提供任务无关的评估协议，包含模型推理、GPT-4评估和结果分析功能。FLASK还具备自动元数据标注能力，可标注领域、技能集和难度级别。项目包含详细使用说明和在线演示，为语言模型评估提供全面解决方案。
FLAML - 高效的Python库，用于自动化机器学习和模型调优
AutoMLFLAMLGithubPython开源项目机器学习模型优化
FLAML是一款轻量级且高效的Python库，旨在简化大语言模型和机器学习模型的自动化工作流程。通过多智能体对话框架和经济高效的自动调优功能，它帮助用户找到优质模型并优化GPT-X工作流。FLAML支持代码优先的AutoML和调优，能处理大规模搜索空间和复杂约束，广泛适用于分类、回归等任务。适用于Python 3.8及以上版本，并提供详细文档和多种扩展选项，满足用户的不同需求。
fltr - 基于自然语言处理的高效问答搜索工具
GithubIntel I5-6500Mistral 7BMixtral 8x7BNvidia RTX 3070安装开源项目
fltr是一种基于Mistral 7B和Mixtral 8x7B模型的搜索工具，适用于自然语言问题。支持在Nvidia RTX 3070和Intel I5-6500设备上高效运行，分别处理每秒52个和5个输入标记。安装简便，兼容Linux和macOS系统。用户可通过简单命令快速上手，包括检测电子邮件垃圾邮件等功能。
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base-GGUF - 文本生成量化模型的高效选择方案
DeepSeek-Coder-V2-Lite-BaseGithubHuggingfacegguf格式开源项目文件下载模型量化高质量模型
该项目通过llama.cpp和imatrix技术对文本生成模型进行量化处理，为不同硬件配置提供优化选择。模型文件允许根据RAM和VRAM大小选择最佳方案，从而提升运行效率。K-quants在多数应用中表现理想，而I-quants提供更优性能但在硬件兼容性上有特定要求。项目提供的工具和文档为用户在进行文本生成任务的过程中提供指导，帮助选择兼顾速度与质量的量化模型。
vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台
GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量
vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台，具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型，兼容多种硬件设备，支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 高效量化的指令微调语言模型GGUF版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama大语言模型开源项目文本生成模型量化
该项目提供Llama-3.2-1B-Instruct模型的GGUF格式量化版本，支持2至8位量化。GGUF是llama.cpp团队推出的新格式，取代了旧有的GGML。这一版本兼容多种支持GGUF的工具和库，如llama.cpp、LM Studio等，便于高效本地部署和推理。对于需要在资源受限环境中使用大型语言模型的开发者来说，此项目提供了实用的解决方案。
mini-magnum-12b-v1.1-iMat-GGUF - 基于mini-magnum的量化优化大语言模型
GGUFGithubHuggingfacellama.cppmini-magnum-12b大语言模型开源项目模型量化
mini-magnum-12b-v1.1模型的量化优化版本，采用iMatrix技术和fp16 GGUF进行量化处理。经验证可在llama.cpp、text-generation-web-ui等主流平台稳定运行，支持Flash Attention加速，并提供多种优化配置方案。项目包含详细的性能对比数据和部署指南，方便开发者快速上手使用。
torchtune - PyTorch原生库助力简化大语言模型开发
GithubLLMPyTorchtorchtune开源项目微调模型训练
torchtune是一个PyTorch原生库，专为简化大语言模型(LLM)的创建、微调和实验而设计。该库提供了主流LLM的PyTorch实现、易用的微调技术配方、YAML配置文件和多种数据集格式支持。torchtune注重与生态系统工具集成，如Hugging Face、EleutherAI评估工具和PyTorch FSDP等。支持多种模型和微调方法，并优化内存效率，适配不同硬件环境。
LLamaTuner - 大语言模型微调工具，支持几乎所有GPU
GithubLLamaTunerSupervised fine-tuning dataset大语言模型开源项目数据预处理模型训练
LLamaTuner是一款高效、灵活且功能全面的大语言模型微调工具。支持在几乎所有GPU上进行大语言模型的预训练和微调，包括单个8GB GPU上微调7B LLM和超过70B模型的多节点微调。自动调度高性能算子如FlashAttention和Triton内核，兼容DeepSpeed以提升训练吞吐量。支持多种LLM和VLM，以及QLoRA和LoRA等多种训练算法，提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能，还能与大型模型进行对话。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 3B参数指令微调语言模型的高效GGUF量化版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama人工智能开源项目模型量化
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型的GGUF量化版本,提供从1.6GB到7.3GB不等的多种量化类型。量化后的模型大小显著减小,便于部署使用,同时尽可能保持原模型性能。项目包含详细的量化版本说明、使用指南和常见问题解答,有助于用户选择适合的版本。
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