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Lumimaid-v0.2-12B-GGUF-IQ-Imatrix

高效量化与SillyTavern兼容的Lumimaid角色扮演模型

采用GGUF-IQ-Imatrix量化方法,高效转换和运行Lumimaid v0.2模型。兼容SillyTavern角色扮演预设,并建议使用最新版本KoboldCpp进行运行。支持低温度预设优化性能,并通过丰富的预设和示例提升角色扮演体验。如有疑问,可参与讨论获取更多支持。

Llama-3-Lumimaid-8B-v0.1-OAS-GGUF-IQ-Imatrix - Llama-3新版本增强模型转换准确性
GithubHuggingfaceLlama3SillyTavern开源项目数据集模型模型转换量化
在Llama-3-Lumimaid-8B-v0.1-OAS项目的v2版本中,模型转换方式有所改进,通过Orthogonal Activation Steering增强了模型响应灵活性。建议使用最新的KoboldCpp版本以获得最佳兼容性。此次更新还引入了Luminae数据集,结合ERP与RP数据提升了模型智能性。对于8GB VRAM GPU,推荐使用Q4_K_M-imat quant(4.89 BPW)以支持较大的上下文尺寸。
Llama-3.1-8B-ArliAI-RPMax-v1.2-GGUF-IQ-ARM-Imatrix - 基于Llama的创意写作与角色扮演优化模型
GGUFGithubHuggingfaceLlama 3.1roleplaying人工智能模型开源项目模型角色扮演
基于Llama-3.1-8B开发的模型,采用GGUF-IQ-ARM-Imatrix量化技术,通过去重数据集训练,实现角色和情境的多样化表现。模型支持Llama 3 Instruct提示格式,可用于创意写作和角色扮演对话场景
L3-8B-Stheno-v3.2-GGUF-IQ-Imatrix - 基于Llama 3的低资源角色扮演大语言模型
GithubHuggingfaceSillyTavernStheno大语言模型开源项目模型角色扮演量化模型
L3-8B-Stheno-v3.2-GGUF-IQ-Imatrix是一个经过优化量化的Llama 3大语言模型。该模型针对角色扮演场景进行了特别优化,支持故事创作和多轮对话。通过多种量化版本实现了低资源运行,8GB显存即可部署使用。模型在保持创造力的同时,具备出色的对话连贯性和指令遵循能力。
EstopianMaid-13B-GGUF - 量化格式的EstopianMaid-13B模型,兼容多平台与多UI
Apache 2.0EstopianMaid 13BGPU加速GithubHuggingfaceLlama开源项目模型量化
EstopianMaid 13B的GGUF格式文件由llama.cpp团队推出取代GGML。项目涵盖多种量化与文件规格,兼容包括llama.cpp在内的多种平台和UI。详细的下载指导帮助用户选择最佳配置,支持GPU和CPU推理,适用于多种文本生成场景。
Mythomax-L2-13b-Q4_K_M-GGUF - MythoMax L2 13b模型的Q4_K_M量化版本
GithubGryphe/MythoMax-L2-13bHuggingfacetransformers个人使用开源项目模型量化
项目中包含MythoMax L2 13b模型的Q4_K_M量化版本,基于mradermacher的GGUF方案。这一版本能通过Text Gen Webui与llamacpp_hf结合实现个性化应用,适合希望优化资源利用和提升模型性能的开发者与研究人员。
MythoMax-L2-Kimiko-v2-13B-GGUF - 了解多种量化选项和GGUF格式特色
GGUFGPU加速GithubHuggingfaceMythoMax L2 Kimiko v2 13B开源项目格式兼容性模型模型量化
此项目提供MythoMax L2 Kimiko v2 13B模型在GGUF格式中的多种量化文件,优化了标记化及特殊标记支持。用户可选择适用于GPU和CPU推理的版本,并通过llama.cpp、text-generation-webui等多种客户端和库获得支持,兼具兼容性与灵活性,适合不同硬件平台的需求。
Midnight-Miqu-70B-v1.5-i1-GGUF - Midnight-Miqu-70B-v1.5量化模型:优化AI实施的多样化策略
GithubHuggingfaceMidnight-Miqu-70B-v1.5变压器库合并工具开源项目模型模型使用量化
此项目提供Midnight-Miqu-70B-v1.5的多种GGUF量化文件,采用权重和imatrix量化,支持多种规格和类型如IQ1至IQ4及Q5、Q6,适应速度、质量和空间需求的平衡。用户可参考TheBloke的README获取操作指南,适合寻求优化AI模型效率的开发者,助力高效机器学习模型部署。
qwen2.5-7b-ins-v3-GGUF - 量化优化AI模型的多样化选择指南
GithubHuggingfaceQwen2.5-7b-ins-v3quantization参数嵌入权重开源项目模型
该项目利用llama.cpp的b3901版本和imatrix选项对AI模型进行量化优化,支持各种硬件的量化格式下载。在LM Studio中运行这些模型,可通过缩小文件大小实现更高效的部署。K-quant格式在低资源环境中表现突出,而I-quants则在某些情况下显示出其新方法的优越性能,尤其建议ARM芯片用户选择Q4_0_X_X以获取更快速的响应。
CodeQwen1.5-7B-GGUF - 丰富的量化模型选择,多平台优化性能
CodeQwen1.5-7BGithubHugging FaceHuggingface内存需求开源项目模型模型质量量化
通过llama.cpp工具实现多量化模型的生成,CodeQwen1.5系列提供不同文件大小和质量选项,适用于各种设备资源和性能需求。推荐选择高质量Q6_K和Q5_K_M格式,平衡性能与存储空间。该项目适合RAM和VRAM有限的用户,并支持多种格式在不同硬件平台上运行。新方法如I-quants提高性能输出,但与Vulcan不兼容,适用于Nvidia的cuBLAS和AMD的rocBLAS。丰富的特性矩阵便于深入比较选择。
Behemoth-123B-v1-GGUF - 多种量化策略优化文本生成模型效率
Behemoth-123B-v1GithubHuggingface开源项目性能优化文本生成模型模型下载量化
Behemoth-123B-v1-GGUF 项目运用 Llamacpp imatrix 技术进行模型量化,支持从 Q8_0 到 IQ1_M 的多种格式,适应不同硬件环境。项目涵盖多种文件种类,量化质量和大小各异,从高质到低质,满足多样使用需求。用户可根据 RAM 和 VRAM 选择合适文件,平衡速度与质量的追求。Q8_0 格式在嵌入和输出权重方面的质量表现突出,而适用于 ARM 芯片的 Q4_0_X_X 格式则显著提升运算速度,尤其适合低内存硬件。
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