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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。

LLMUnity - 支持在 Unity 引擎中无缝集成大型语言模型,创建智能交互角色
AI角色GithubLLMUnityllama.cpp开源项目游戏开发
LLMUnity项目允许在Unity中集成大规模语言模型,创建智能交互角色,实现更沉浸的游戏体验。支持Windows、Linux、macOS和Android等操作系统,兼容所有主流LLM模型。本地快速推理,无需互联网连接,数据隐私有保障。操作简便,仅需一行代码,既适用于个人也适用于商业项目。项目基于llama.cpp和llamafile库,提供免费下载,遵循MIT开源许可证。
OmniQuant - 简便高效的大型语言模型量化技术
GithubLLaMAOmniQuant大语言模型开源项目量化高效QAT
OmniQuant是一种高效的量化技术,支持多种大型语言模型(LLM)的权重和激活量化,包括LLaMa和OPT等。其实现了4位及更低精度的权重量化,并通过MLC-LLM优化在多种硬件设备上的推理性能和内存占用。此外,项目还支持Mixtral和Falcon模型的压缩应用,大幅降低内存需求,提高运行效率。
CharacterGLM-6B - 新一代中文AI角色对话模型
CharacterGLM-6BGithub人工智能对话预训练模型开源项目自然语言处理角色扮演
CharacterGLM-6B是聆心智能与清华大学CoAI实验室联合开发的新一代对话模型。基于ChatGLM2系列,该模型通过独特的属性和行为设计,实现AI角色的一致性、拟人化和吸引力。在多项评估中,CharacterGLM-6B展现出优于主流大语言模型的性能,尤其在角色扮演和对话能力方面表现突出。这一开源项目为研究人员和开发者提供了创建个性化AI角色的有力工具,推动对话AI技术的进步。
LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台
GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门
LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具,支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度,支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练,并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外,新版本还增加了PiSSA算法,且支持多种开发平台如Colab和DSW,适合高质量文本生成和智能应用开发。
Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调
Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目
本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调,提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化,开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色,以4*V100完成高效训练,远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据,对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测,确保用户获得全面权威的模型性能数据。
OpenLLM - 一键部署开源LLM,支持企业级云部署和OpenAI兼容API
GithubOpenAI兼容APIOpenLLM云部署开源项目热门自托管LLM量化模型
OpenLLM为开发者提供一键部署各种开源大型语言模型(LLM)到企业级云环境的解决方案,支持OpenAI兼容的API端点。该项目集成最新的加速解码技术,并提供内置的ChatGPT界面,能够快速实现模型的互动和部署。用户只需简单的命令,即可本地运行或部署到云端,轻松管理和使用各种顶尖LLM,如Llama 3.1、Mistral和Qwen2等。
hqq - 无需校准数据即可快速精确量化大模型的工具
8,4,3,2,1 bitsCUDAGithubHQQtorch.compile开源项目模型量化
HQQ是一种无需校准数据即可快速精确量化大模型的工具,支持从8bit到1bit的多种量化模式。兼容LLMs和视觉模型,并与多种优化的CUDA和Triton内核兼容,同时支持PEFT训练和Pytorch编译,提升推理和训练速度。详细基准测试和使用指南请访问官方博客。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
InferLLM - 轻量化语言模型推理框架,兼容多种模型格式和设备
GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率
InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架,源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手,并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU,可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector,并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理,适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。
llm-numbers - LLM开发者必知的关键数据和实用见解
AIGPUGithubLLMOpenAIRay开源项目
该项目汇集了LLM开发中的重要数据和见解,包括提示工程、模型训练和GPU内存管理等方面。内容涵盖成本比率、训练费用和GPU内存要求,为开发者提供决策参考和资源优化指导。这些信息有助于快速评估和理解LLM开发的关键因素,是大语言模型开发者的实用参考资料。
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