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。

faster-whisper - 基于CTranslate2对OpenAI的Whisper模型的重新实现

CTranslate2GithubOpenAI Whisper模型faster-whisper开源项目性能比较热门音频转录

faster-whisper是对OpenAI的Whisper模型的重新实现，基于CTranslate2，这是一个针对Transformer模型的高速推理引擎。该实现在保持相同准确率的前提下，速度比openai/whisper快4倍，内存使用也更少。另外，通过在CPU和GPU上使用8位量化，可以进一步提高效率。该项目适用于需要快速、高效语音转写的场景，特别是处理大量语音数据时的实时应用。

Phind-CodeLlama-34B-v2-GGUF - 利用GGUF格式提升模型性能，兼容多平台GPU加速

CodeLlamaGPU加速GithubHuggingface开源项目文本生成格式转换模型模型量化

Phind's CodeLlama 34B v2采用GGUF格式，由llama.cpp团队在2023年8月21日推出替代GGML。GGUF实现了更优的标记化及特殊标记支持，并且具有可扩展性。兼容多种第三方界面与库（如text-generation-webui和KoboldCpp），并支持GPU加速。量化模型在保持高质量的同时降低了资源占用，适用多种场景，建议使用Q4_K_M与Q5_K_M模型以实现最佳性能及质量平衡。

qi - 基于中文的高效开源编程语言

GithubQi中文编程语言开源开源项目快速轻量级

Qi是一款基于中文语法的编程语言，设计目标是提高中文使用者的编程学习效率。它采用单次编译器生成高效字节码，运行性能可与主流动态语言相当。Qi的代码库仅5000行左右，可执行文件约140KB，兼具轻量和功能性。作为开源项目，Qi为中文编程领域带来了新的选择。它支持面向对象编程，使用易于理解的中文关键字，为中文开发者提供了更直观的编程体验。

quillman - 开源的实时语音转录和语言模型对话应用

GithubMetavoice Tortoise TTSModalOpenAI WhisperQuiLLManZephyr开源项目

一个开源项目，提供实时语音转录和自然语音合成的聊天应用，使用Zephyr语言模型和OpenAI Whisper技术。适用于开发和实验自定义语言模型应用，可在Modal平台上无服务器部署。提供在线演示、详细文档和模块化结构，方便本地开发和部署。

MiniCPM - 轻量级大语言模型实现高性能端侧部署

GithubMiniCPM多模态开源模型开源项目模型量化端侧大语言模型

MiniCPM是一系列高效的端侧大语言模型，仅有2.4B非词嵌入参数。经过优化后，在多项评测中表现优异，甚至超越了一些参数量更大的模型。该项目支持多模态功能，可在移动设备上流畅运行。MiniCPM开源了多个版本，涵盖文本、多模态、量化和长文本等应用场景，适用于学术研究和特定商业用途。这一开源项目由面壁智能与清华大学自然语言处理实验室联合开发。

Whisper-Finetune - 语音识别模型的高效微调与加速

GithubWhisper中文识别加速推理开源项目模型微调语音识别

Whisper-Finetune项目致力于优化OpenAI的Whisper语音识别模型。该项目采用Lora技术进行微调，支持多种数据类型的训练，并通过CTranslate2和GGML实现加速推理。此外，项目提供了跨平台应用和服务器部署方案，为语音识别应用开发提供了全面支持。

Reasoning-0.5b-GGUF - 量化推理模型优化文本生成效果

GithubHuggingfaceReasoning-0.5bllama.cpp嵌入/输出权重开源项目文本生成模型量化

页面介绍了Reasoning-0.5b模型的多种量化版本，优化了ARM及其他平台的推理速度与性能。在LM Studio运行模型有助于在低RAM环境下展现性能优势。内容包括量化文件的特性、推荐下载链接、使用建议，以及在不同计算平台上的应用效果。用户通过huggingface-cli可依据硬件资源选择合适模型，提升性能效率。

stable-diffusion.cpp - 纯C/C++实现的Stable Diffusion推理，支持多种模型和内存优化

Control NetESRGANGithubPhotoMakerggmlstable-diffusion.cpp开源项目

该项目基于ggml实现了轻量级纯C/C++的Stable Diffusion推理，支持SD1.x至SD3的多种模型，包括SD-Turbo和PhotoMaker。项目特色有16位和32位浮点支持、4至8位整数量化、CPU和GPU加速、Flash Attention内存优化及多平台兼容。用户可以下载可执行文件或选择手动构建，并且无需转换为.ggml或.gguf格式。

WizardLM-13B-V1.2-GGUF - 引入GGUF格式，实现增强的Token化和特殊Token支持

GithubHuggingfaceWizardLM人工智能兼容性开源项目模型量化

WizardLM-13B-V1.2-GGUF采用llama.cpp团队发布的创新GGUF格式，替代传统的GGML。相比之下，GGUF在Token化和特殊Token支持方面更具优势，同时能够处理元数据，具有良好的扩展性。该模型兼容多种客户端和库，支持GPU加速，适合于多平台应用，提供高效推理。在量化参数选择上，该模型支持2至8位的CPU+GPU推理，以实现性能与质量的平衡。

Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - 提升多语言处理能力，支持超长文本输入

GithubHuggingfaceQwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4多语言功能开源项目模型生成能力语言模型长文本处理

Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4基于Transformer架构，支持多语言生成和理解，具备长达131,072个标记的处理能力。多专家模型设计增强了在语言生成、代码编写及数学推理方面的表现。提供详细的模型部署指导，利用YARN技术提升长文本处理性能。量化模型基准测试和速度对比数据可协助开发者优化深度学习应用。更多信息和更新请参阅相关博客及文档。

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