qwen.cpp

Qwen-LM的高性能C++实现

qwen.cpp Qwen-LM C++实现 ggml 量化模型 Github 开源项目

qwen.cpp是Qwen-LM的开源C++实现，基于ggml开发，支持实时对话、纯C++ tiktoken和流式生成。项目兼容x86/arm CPU、NVIDIA GPU，适用于Linux和MacOS平台。提供模型量化、Python绑定等功能，可在本地设备运行高性能Qwen对话模型。

SqueezeLLM - 硬件资源优化下的大语言模型量化服务

GithubSqueezeLLM内存优化大语言模型开源项目模型压缩量化

SqueezeLLM通过密集与稀疏量化方法降低大语言模型的内存占用并提升性能，将权重矩阵拆分为易量化的密集组件和保留关键部分的稀疏组件，实现更小内存占用、相同延迟和更高精度。支持包括LLaMA、Vicuna和XGen在内的多个热门模型，提供3位和4位量化选项，适用于不同稀疏度水平。最新更新涵盖Mistral模型支持和自定义模型量化代码发布。

gemma.cpp - 轻量级C++推理引擎实现Google Gemma模型

C++Gemma模型Githubgemma.cpp开源项目推理引擎机器学习

gemma.cpp是一个轻量级C++推理引擎,为Google Gemma基础模型提供2B和7B版本的简洁实现。项目专注于简单直接而非通用性,适合实验和研究用途。它易于嵌入其他项目并支持修改,利用Google Highway库实现可移植SIMD优化,为大语言模型研究提供灵活平台。

gemma-2-9b-it-abliterated-GGUF - 文本生成性能优化的多种量化方法

ARM芯片GithubHuggingfacegemma-2-9b-it-abliterated嵌入/输出权重开源项目文本生成模型量化

该项目使用llama.cpp进行gemma-2-9b-it-abliterated模型的多种量化实现，能够适应不同的内存和硬件需求。用户可根据设备的RAM和GPU VRAM选择适合的模型文件大小。项目支持多种量化格式，如Q5_K_M和IQ3_M等，以满足不同的性能需求。通过huggingface-cli，用户可以轻松下载特定量化模型，并实现高效推理。建议在LM Studio中运行，并分享使用体验，以帮助优化模型质量和性能。

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。

koboldcpp - 多功能AI文本生成软件支持GGML和GGUF模型

AI文本生成API接口GGUF模型GPU加速GithubKoboldCpp开源项目

KoboldCpp是一款功能丰富的AI文本生成软件，支持GGML和GGUF模型。它提供KoboldAI API、多种格式支持、Stable Diffusion图像生成和语音转文本等功能。软件特性包括持久故事、编辑工具、多种保存格式、记忆系统、世界信息和作者注释。KoboldCpp支持GPU加速以提升性能，并具有直观的用户界面。这款开源软件可在多个平台上运行，为用户提供了强大而灵活的AI文本生成解决方案。

TensorVox - 用 C++ 编写的神经语音合成桌面应用程序

Coqui-TTSGithubTensorFlowTTSTensorVoxVITS开源项目神经语音合成

TensorVox是为提高神经语音合成技术普及度而设计的桌面应用。支持多语言，不需庞大Python库，该工具通过TensorFlow C API和LibTorch实现轻量级操作。提供清晰易懂的模型训练和导出指南，是语音技术爱好者的顶级选择。

ppq - 多功能的神经网络量化工具

GithubOnnxPPQTensorRT开源项目神经网络量化量化优化

PPQ 是一个适用于工业应用的神经网络量化工具。通过将浮点运算转换为定点运算，它显著提升系统功耗效率和执行速度。具备高度扩展性，用户可自定义量化过程，并结合多种硬件和推理库使用。版本 0.6.6 更新了图模式匹配、图融合功能，并新增 FP8 量化规范和 PFL 基础类库。支持 TensorRT, Openvino, Onnxruntime 等推理框架，实现高效的神经网络量化部署。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w8a8 - 量化优化的多语言文本生成模型

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3vLLM多语言开源项目文本生成模型量化

该模型通过INT8量化优化，实现了GPU内存效率和计算吞吐量的提升，支持多语言文本生成，适用于商业和研究中的辅助聊天任务。在多个基准测试中，该模型实现了超越未量化模型的恢复率，尤其在OpenLLM和HumanEval测试中表现突出。使用GPTQ算法进行量化，有效降低了内存和磁盘的占用。可通过vLLM后端快速部署，并支持OpenAI兼容服务。

llama-cpp-wasm - 浏览器环境下运行大语言模型的WebAssembly解决方案

AI模型GithubJavaScript库WebAssemblyllama-cpp-wasm在线演示开源项目

llama-cpp-wasm是一个为llama.cpp提供WebAssembly构建和绑定的开源项目。它支持在浏览器中运行大语言模型，提供单线程和多线程版本。该项目兼容多种模型，包括Qwen、StableLM和TinyLlama等，使开发者能够在Web环境中实现自然语言处理功能。项目易于集成，为浏览器端AI应用开发提供了便利。

gte-Qwen2-7B-instruct - Qwen2架构驱动的多语言句子嵌入模型

GithubHuggingfaceMTEBQwen2句子相似度开源项目模型模型评估自然语言处理

gte-Qwen2-7B-instruct是基于Qwen2架构开发的多语言句子嵌入模型。在MTEB基准测试中,该模型在句子相似度、文本分类和信息检索等任务上表现出色。它支持多语言处理,能有效完成跨语言文本理解,为自然语言处理应用提供强大的语义表示能力。

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