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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。

TinyLlama - 3万亿token训练的小型1.1B参数语言模型
AI预训练GithubTinyLlama开源项目模型评估语言模型
TinyLlama是一个使用3万亿token预训练的1.1B参数语言模型。它与Llama 2架构兼容,可集成到现有Llama项目中。TinyLlama体积小巧,适用于计算和内存受限的场景。该项目开源了预训练和微调代码,具有高效的训练和推理性能。TinyLlama可应用于推测解码、边缘计算和实时对话等领域。
Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B-GGUF - Llama-3.1量化模型实现优化文本生成
GithubHuggingfaceLlama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8BRAM开源项目数据集文本生成模型量化
Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B使用llama.cpp进行量化,以优化文本生成功能。项目提供多种量化方案,如Q6_K_L和Q5_K_L,适应不同内存条件,特别推荐Q6_K_L用于嵌入及输出权重以获取优异表现。用户可以使用huggingface-cli快捷下载所需文件,并通过Q4_0_X_X对ARM芯片进行性能优化。此项目提供详细决策指南,帮助选择合适的量化版本。
TinyLLM - 在本地硬件上构建小型LLM,支持多种模型和ChatGPT界面
ChatGPTGithubOllamaTinyLLMllama.cppvLLM开源项目
该项目帮助用户在消费级硬件上构建小型本地LLM,并提供类似ChatGPT的网页界面。支持通过Ollama、llama-cpp-python和vLLM搭建兼容OpenAI API的服务,允许访问外部网站、矢量数据库等。具备详尽的硬件要求和模型下载链接,方便用户快速上手并使用自定义提示进行互动。
EfficientQAT - 高效量化训练技术助力大型语言模型压缩
EfficientQATGithubPyTorch大语言模型开源项目模型压缩量化训练
EfficientQAT是一种针对大型语言模型的量化训练技术。该技术采用两阶段训练方法,包括分块训练所有参数和端到端训练量化参数,在压缩模型大小的同时保持性能。EfficientQAT支持GPTQ和BitBLAS等多种量化格式,已成功应用于Llama和Mistral等模型系列,有效降低模型存储需求,为大型语言模型的部署提供了实用方案。
ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型,支持多种训练和量化方法
ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调
ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法,支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式,适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作,支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能,如强化学习和模型评估,满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。
AutoGPTQ - 基于GPTQ算法的LLM量化与推理优化工具包
AutoGPTQGPTQ算法Github安装指南开源项目推理速度量化模型
AutoGPTQ是基于GPTQ算法的LLM量化工具包,支持多种模型类型和硬件平台的推理优化,整合Marlin与Exllama内核,提升推理速度与性能,适合在资源受限环境中部署高效的语言模型。
Nemotron-Mini-4B-Instruct-GGUF - 量化模型应用指南与选择推荐
项目通过llama.cpp实现模型的imatrix量化,支持多种格式用于文本生成。用户可在LM Studio中运行这些量化模型,选择合适版本以优化内存与性能。推荐Q6_K_L、Q5_K_L等高质量版本,适用于嵌入与输出权重要求高的场景。支持ARM芯片的Q4_0_X_X版本提供显著加速。使用huggingface-cli简单易用,确保资源充足以提升体验。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5-IMat-GGUF - 提升量化效率及IMatrix集成以增强文本生成性能
GithubHuggingfaceIMatrixMeta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5开源项目文本生成模型量化
本项目应用Llama.cpp的量化技术结合IMatrix数据集,对Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5模型进行优化。支持BF16到Q2_K等多种量化格式,用户可根据需求选择下载不同版本,适用于多种文本生成场景。IMatrix集成提升了低比特位的性能表现,适合现代高效计算需求。提供全面的下载指南和FAQ,帮助用户有效地理解和使用文件,实现文本生成任务的高效推理。
ChatGLM-Tuning - ChatGLM-6B和LoRA结合的经济型语言模型微调方案
AI模型ChatGLM-6BGithubLoRA开源项目微调深度学习
ChatGLM-Tuning项目是一个基于ChatGLM-6B和LoRA技术的语言模型微调解决方案。该项目包含数据预处理、模型训练和推理功能,支持Alpaca数据集。它提供预训练LoRA模型,并计划引入中文数据和RLHF技术。这一方案适用于16GB以上显存的GPU环境,为开发者提供了一种经济高效的大型语言模型定制途径。
Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b-GGUF - Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b模型的多量化处理与硬件优化概述
ARM芯片GithubHuggingfaceRombos-LLM-V2.5-Qwen-14b开源项目性能比较模型模型优化量化
该项目对Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b模型进行了多种量化优化,使用了llama.cpp的b3825版本。支持多种量化格式,如f16、Q8_0、Q6_K_L等,适用不同硬件环境,推荐Q6_K_L和Q5_K_L以实现高质量和资源节省。用户可根据硬件需求选择合适的格式,并使用huggingface-cli进行下载。针对ARM芯片提供了特定的优化量化选项Q4_0_X_X,广泛适用于文本生成应用,提升运行效率和输出质量。
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