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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 - Mac平台上的本地大型语言模型聊天工具
AI工具AlpacaGPT4AllLLaMALlamaChat本地聊天模型
LlamaChat是Mac平台上的开源聊天应用,支持在本地运行LLaMA、Alpaca和GPT4All等大型语言模型。用户可直接导入PyTorch模型检查点或.ggml文件,灵活选择模型。该应用基于llama.cpp和llama.swift构建,完全免费开源,为用户提供了便捷途径来体验先进的语言模型技术。
Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1 - 专为繁中对话与任务优化的AI模型
GithubHuggingfaceLlama3-TAIDE台灣文化多輪對話开源项目模型生成式人工智能辦公室常用任務
Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1基于Meta的LLaMA3-8b,专为繁体中文交流和任务设计而优化。融合台湾语言和文化,通过精细的指令微调提升多轮问答和办公任务表现。模型提供繁体中文数据训练和4bit量化版本,适合对话和任务辅助,强调可靠性和应用性,增强台湾文化背景知识,为生成式AI领域带来重要推动。
Llama-3SOME-8B-v2-GGUF - Llama-3SOME-8B-v2量化模型下载和选择的实用指南
GithubHuggingfaceLlama-3SOME-8B-v2内存需求开源项目模型模型下载量化高品质
该项目通过llama.cpp的imatrix选项实现了Llama-3SOME-8B-v2模型的多种量化版本下载,以适应不同的内存需求。根据系统RAM和GPU的VRAM,用户可以选择最佳量化格式来在性能和质量之间取得平衡。建议使用K量化格式,如Q5_K_M,或在某些情况下选择性能优异的I量化格式,如IQ3_M。项目提供了从低RAM需求到最高质量的多种选择,用户可以根据需求进行灵活选择。
gemma-2-27b-it-gptq-4bit - Gemma-2-27b的量化模型,优化加载与推理效率
GPTQModelGemma-2GithubHuggingface开源项目模型模型推理自然历史博物馆量化
Gemma-2-27b经过GPTQ 4位量化优化,使其在资源受限环境中高效运行。采用GPTQModel量化,并通过vllm进行推理,适用于简洁高效的推理场景。关键特性包括128组大小、动态分组、对称量化、激活功能和顺序推理,提升模型体验。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit - 高效快速的开源大语言模型微调框架
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能大语言模型开源项目模型模型微调自然语言处理
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct是一款开源的大语言模型微调框架,能以2.4倍的速度和58%更少的内存微调Llama 3.1等模型。支持Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等多种模型,提供Google Colab笔记本便于使用。该框架适用于商业和研究领域,支持多语言处理,具有128K上下文长度。其优化设计显著提升了模型微调效率,为开发者和研究人员提供了强大的工具。
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。
BitNet-Transformers - 缩放1-bit大语言模型,提高GPU内存利用率
BitNet-TransformersGithubHuggingfaceLLama(2)Wikitext-103pytorch开源项目
BitNet-Transformers项目使用Llama (2)架构,并通过1-bit权重缩放技术,实现对大型语言模型的高效训练和推理。该项目基于Huggingface Transformers,显著降低了GPU内存占用,从原始LLAMA的250MB减少到BitNet模型的最低要求。用户可通过wandb实时追踪训练进度,并在Wikitext-103上进行训练。项目提供了详细的开发环境配置和训练步骤指南,为研究者和开发者提供有力支持。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - Llama 3系列8B参数指令微调模型 支持多级量化
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF是Llama 3系列的8B参数指令微调模型。项目提供2-bit至16-bit多种量化级别的GGUF格式,适应不同部署场景。模型在对话和指令遵循方面表现优异,可用于开发AI助手。项目包含详细使用说明和多项NLP任务的基准测试结果,展示了模型的卓越性能。
open-chatgpt - 通过最少计算资源训练个性化的ChatGPT模型开源库
ChatGPTDeepSpeedGithubOpen-ChatGPTRLHFStanford Alpaca开源项目
Open-ChatGPT是一个开源库,能够使用个人数据和最少的计算资源训练个性化的ChatGPT模型。该库提供端到端训练框架,支持分布式训练和卸载,适用于使用DeepSpeed和RLHF技术训练的模型。项目还包括Stanford Alpaca Lora的最新实现,并提供丰富的公开指令调整和RLHF数据集,便于开发者和研究人员使用。
LlamaGPTJ-chat - 简单C++命令行聊天程序,兼容GPT-J、LLaMA及MPT模型
C++GPT-JGithubLLaMALlamaGPTJ-chatMPT开源项目
一个使用C++编写的命令行聊天程序,支持GPT-J、LLaMA、MPT等语言模型。适用于Linux、MacOS和Windows系统,有详尽的安装和使用指南,并支持多线程、保存/加载聊天日志、设置AI角色等多种功能。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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