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Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF

多语言高性能指令型语言模型的GGUF量化方案

Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF是Mistral AI和NVIDIA联合开发的指令微调大语言模型的量化版本。该模型支持多语言处理,性能优于同等规模模型。项目提供多种GGUF量化方案,文件大小从4.79GB到24.50GB不等,适用于不同硬件配置,方便在各类设备上部署。

Codestral-22B-v0.1-IMat-GGUF - Codestral-22B-v0.1量化模型及IMatrix文件下载指南
Codestral-22B-v0.1GithubHuggingfaceIMatrix下载步骤代码生成开源项目模型量化
Codestral-22B-v0.1项目提供了多种量化版本,包括Q8_0、Q6_K、Q4_K等,并支持IMatrix数据集的应用。用户可通过huggingface-cli下载这些文件,对于较大的文件,可使用gguf-split工具进行合并。更新版本修复了FIM标记缺失,并通过部分量化方法提升性能。项目涵盖的量化文件类型多样且灵活,满足不同的应用需求。
llama-30b-supercot-GGUF - Llama 30B Supercot GGUF:多种量化格式与GPU加速
GPU加速GithubHuggingfaceLlama 30B Supercot开源项目新格式模型模型文件量化
GGUF格式的Llama 30B Supercot模型支持GPU加速,具备多个量化选项。由ausboss创建,提供多种格式适应不同需求,推荐Q4_K_M格式以实现性能与质量的平衡。GGUF是GGML的替代格式,兼容多种用户界面和库,如llama.cpp、text-generation-webui,适合于机器学习和AI领域应用。
Hermes-3-Llama-3.1-70B-Uncensored-GGUF - 静态与多变量量化技术在Hermes-3-Llama模型中的应用
GithubHermes-3-Llama-3.1-70B-UncensoredHugging FaceHuggingfacetransformers工作站开源项目模型量化
Hermes-3-Llama-3.1-70B-Uncensored项目提供多种量化文件类型,包括更优的IQ-quants,适用于不同的性能需求。用户可参考TheBloke的材料了解GGUF文件的使用方法。不同的量化文件按大小排序,推荐使用性能较佳的Q4_K_S文件。项目特别感谢nethype GmbH提供的技术支持。
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。
codegemma-1.1-7b-it-GGUF - 文本生成的多样化量化模型选择
GithubHugging FaceHuggingfacetransformers开源项目文本生成模型模型下载量化
项目使用llama.cpp进行模型量化,提供多种模型版本以优化文本生成性能。用户可以依据硬件配置选择合适的模型版本,推荐选用Q6_K等高质量量化格式。多样化的模型版本在内存占用和性能表现之间提供灵活选择,适用于多种硬件平台。I-quant模型在较低量化级别上表现优异,适合需要高效运行的场景。
Mistral 7B - Mistral 7B及衍生模型全面指南
AI工具Mistral 7B人工智能大语言模型开源模型自然语言处理
本站聚焦Mistral 7B开源语言模型,提供模型介绍、部署指南和在线体验。汇集微调版本导航、使用教程和研究动态,是Mistral 7B相关资源的综合参考平台。
quantized-models - 提供多源量化模型以提升大语言模型推理效率
GithubHuggingfacequantized-modelstransformers大型语言模型开源项目文本生成推理模型量化模型
quantized-models项目整合了多种来源的量化模型,旨在提高大语言模型的推理效率。模型支持者包括TheBloke、LoneStriker、Meta Llama等,提供gguf、exl2格式的支持。用户可通过transformers库便捷地进行文本生成,这些模型按现状发布,需遵循其各自的许可协议。
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。
mistral.rs - 支持多种设备、模型量化的大型语言模型(LLM)推理平台,配备与Open-AI API兼容的HTTP服务器和Python绑定
GithubHTTP服务器LLM推理Python APImistral.rs开源项目模型量化
mistral.rs是一款支持多种设备、模型量化的大型语言模型(LLM)推理平台,配备与Open-AI API兼容的HTTP服务器和Python绑定,提供快速、精确的模型推理服务。平台支持文本和视觉模型,如AnyMoE、Llama等,采用LoRA技术和动态适配器,提高推理效率。用户可通过API在多种加速器上部署模型,实现快速计算和灵活应用。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 高效文本生成的前沿模型格式
GPU加速GithubHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF开源项目文本生成模型模型格式量化
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF采用了最新的GGUF格式,替代了不再支持的GGML,提升了大规模文本生成的性能。它兼容多种客户端与库,从llama.cpp到进阶GPU工具,包括Python库和用户友好的图形界面,如LM Studio和text-generation-webui,以及适用于故事创作的KoboldCpp。此更新提升了模型推理效率,具有广泛的兼容性,适用于多种系统平台,实现快速响应与多功能扩展。
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