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TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GPTQ-Marlin-4bit

量化版4-bit模型采用GPTQ提升效率及性能

该项目使用AutoGPTQ以4-bit Marlin格式对大型语言模型进行量化,旨在提升性能与效率。量化配置涵盖4位量化、128组大小及0.01%阻尼比等技术细节,适用于寻求高效深度学习模型的用户,为复杂任务提供节省资源的方案。

LlamaChat - macOS上的LLaMA、Alpaca和GPT4All本地聊天应用
GithubLLaMALlamaChatmacOS开源项目模型转换聊天历史
LlamaChat,一个为macOS设计的聊天应用,支持用户在本地与LLaMA、Alpaca和GPT4All模型进行交互。它支持多种模型格式,如PyTorch checkpoints及ggml文件,并具备聊天历史记录及模型调试功能。请注意,LlamaChat不提供模型文件,用户需自行根据相关条款获取。
ChatGLM-6B - 高效灵活的开源双语对话模型的本地部署与定制
AI对话ChatGLM-6BGithub中英双语大语言模型开源开源项目
ChatGLM-6B是一款开源的中英双语对话语言模型,采用GLM架构,拥有62亿参数。该模型支持低资源设备部署,6GB显存即可运行。经过约1T标识符训练和多种技术优化,ChatGLM-6B能生成贴近人类偏好的回答。模型提供高效参数微调方法,便于开发者进行应用定制。该项目完全开放学术研究,同时允许免费商业使用,致力于推动大模型技术进步。
Open_Gpt4_8x7B_v0.2-GGUF - 提供多格式兼容量化模型,提升推理效率
GGUFGithubHuggingfaceOpen Gpt4 8X7B V0.2rombo dawg开源项目模型模型兼容性量化
此项目提供GGUF格式的多精度量化模型文件,旨在优化CPU和GPU的推理效率。作为GGML的替代,GGUF与多种第三方UI和库兼容,支持多平台AI模型的高效运行。项目包含2至8位量化模型以满足不同精度与内存要求,适合多种场景需求。通过详细的下载指导,用户能快速找到适合的模型文件,并利用llama.cpp、text-generation-webui等高性能运行时实现模型在不同硬件上的高效推理。
JSL-MedLlama-3-8B-v1.0-GGUF - JSL-MedLlama-3-8B量化版本适应不同性能需求
GithubHuggingfaceJSL-MedLlama-3-8B-v1.0医学开源项目性能模型模型下载量化
项目提供多个适用于JSL-MedLlama-3-8B模型的量化方案,涵盖不同计算性能和存储需求。采用llama.cpp进行的量化涵盖从高到低的质量选项,满足不同设备资源条件。推荐使用Q5_K_M或Q4_K_M量化版本,以实现质量与性能的平衡,确保硬件资源的最佳利用和精准的医疗文本生成。
Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF - Llama-3.1-8B-Lexi开源量化模型概览
GithubHuggingfaceLlama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2开源项目权重模型模型文件量化高质量
项目介绍了Llama-3.1-8B-Lexi不同量化模型版本,涵盖从高性能到轻量化版本。基于llama.cpp的imatrix量化选项,模型支持在LM Studio中运行。项目提供从完整F32权重到轻量化IQ2_M版本的多种选择,适合不同内存及质量需求的用户,并提供详细的下载和性能指引,帮助在系统RAM与GPU VRAM间找到平衡。
llama-lora-fine-tuning - 单GPU微调LLaMA模型的高效方法
GPUGithubLLaMAVicuna开源项目微调语料库
本项目展示了在单个16G GPU上微调vicuna-7b模型的方法。通过采用LoRA、半精度模型和8位加载等技术,有效降低了内存需求。项目详细说明了环境配置、模型准备、语料处理和微调过程,并提供P100和A100的性能数据。这种方法使研究者和开发者能在有限硬件资源下进行大型语言模型的定制化训练。
tiny-random-llama - 小型LLM训练与优化开源框架
Apache 2.0GithubHuggingface代码共享开源许可开源项目模型版权软件协议
tiny-random-llama是一个开源的小型语言模型训练和优化框架。它简化了模型结构和训练流程,适用于资源受限环境和快速迭代场景。该项目为开发者提供了高效实验和部署小型LLM的工具,有助于推动AI研究和应用的发展。
OpenGPTAndBeyond - 开源类ChatGPT模型的实现与发展概述
ChatGPTGPT-3GithubLLaMA大语言模型开源开源项目
自LLaMA权重泄露和斯坦福小羊驼取得显著成果以来,开源社区对开发ChatGPT级别的大语言模型充满希望。页面详细记录了从复刻到超越的整个过程,包括基础模型、领域模型、训练、推理、多语言支持、多模态技术等各方面的进展。此外,还提供了丰富的开发和实施指导,从数据准备到低成本推理,并介绍了多个著名开源模型如LLaMA、BLOOM、GPT-J等。它是研究者和开发者理解和推进大语言模型开源发展的全面资源。
Chat GPT-4o mini - OpenAI推出的经济高效AI模型 支持文本和视觉任务
AI工具AI模型GPT-4o MiniOpenAI多模态能力成本效益
GPT-4o mini是OpenAI开发的经济高效AI模型,支持文本和视觉任务处理。它具有128K令牌的上下文窗口,每次请求可处理16K输出令牌,未来将扩展至图像、视频和音频功能。该模型在成本效益、性能和安全性方面表现优异,适用于客户支持、数据分析、开发等多种场景。GPT-4o mini为开发人员、企业、研究人员和教育工作者提供了一个强大而经济的AI解决方案,在多项基准测试中超越同类小型模型。
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