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granite-3b-code-instruct-GGUF

IBM开发的3B参数代码智能模型

这是一个由IBM Research开发的代码智能模型,采用3B规模参数架构,针对指令跟随、逻辑推理和编程问题解决进行优化。模型采用Apache 2.0许可证开源,支持多种量化版本以适配不同计算资源,通过标准提示模板即可快速部署使用。

gemma-2-2b-it - Google开发的2B参数轻量级语言模型用于多种文本生成
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
gemma-2-2b-it是Google基于Gemini技术开发的轻量级开源语言模型。这个2B参数的指令微调模型适用于问答、摘要和推理等文本生成任务。模型体积小巧,可在资源受限环境部署,为开发者提供AI能力。采用英语训练并支持开放权重,有助于促进AI技术创新和应用。
deepseek-coder-6.7B-instruct-GGUF - Deepseek全新GGUF格式 高效代码智能助手专注计算机科学
Deepseek Coder 6.7B InstructGPU加速GithubHuggingface开源项目模型模型格式计算机科学量化
DeepSeek引入新型GGUF格式,提供高效代码助手,专注计算机科学问题。该模型经Massed Compute硬件进行量化优化,兼容llama.cpp、text-generation-webui及KoboldCpp等多种框架,并支持GPU加速。用户能接触到从小尺寸到高保真度的量化模型文件,多样化应用场景支持丰富。资源库还提供未量化的DeepSeek原始fp16模型及适用于GPU推理的AWQ和GPTQ模型。
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。
deepseek-coder-33B-instruct-AWQ - 高性能AWQ量化版本的代码生成AI助手
DeepSeek CoderGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目模型模型训练自然语言处理
DeepSeek Coder 33B Instruct模型的AWQ量化版本由TheBloke制作,在保持原模型性能的同时显著降低内存占用。该模型基于2T代码和语言数据训练,支持多种编程语言的代码生成、补全和填充。用户可通过text-generation-webui、vLLM和HuggingFace TGI等工具进行模型推理,适合在资源受限环境中部署使用。
neural-chat-7b-v3-1 - 在英特尔Gaudi2上优化的mistralai 7B语言模型
GithubHuggingfaceIntel Gaudi 2大语言模型开源项目数据集模型模型微调量化推理
neural-chat-7b-v3-1模型经过优化,利用mistralai/Mistral-7B-v0.1基础模型和DPO方法,适用于多种语言任务。结合Open-Orca/SlimOrca数据集,提升了ARC、HellaSwag与TruthfulQA等多项评估指标表现,并支持INT4、BF16等多种推理模式。非常适合高性能语言生成与处理应用,详细信息和使用指导可在GitHub和Hugging Face Leaderboard上查看。
gemma-2b-it - Google开源轻量级语言模型 适用于资源受限环境
GemmaGithubHuggingface人工智能大型语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Gemma-2b-it是Google开源的轻量级指令调优语言模型,采用2B参数设计。该模型支持问答、摘要和推理等多种文本生成任务,适用于笔记本电脑等资源受限环境。Gemma-2b-it在英语环境下表现出色,开放权重为AI创新提供更多可能。该模型基于Gemini技术,是Google推动AI民主化的重要举措。
Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF - ARM推理优化与量化模型文件的综合指南
GithubHuggingfaceTiger-Gemma-9B-v3llama.cpp开源项目模型模型下载质量优化量化
Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF项目提供了一系列专为ARM推理优化的量化模型文件,格式涵盖f16至Q2_K。项目采用llama.cpp的imatrix方法确保模型的输出和嵌入权重高精度,并允许通过huggingface-cli灵活下载文件。用户可根据设备资源选择'I-quant'或'K-quant'格式,以平衡高性能和空间效率,适用于文本生成任务的开发与研究。
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-GGUF - 高性能文本生成模型的GGUF格式优化版
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3-Groq-8B-Tool-Use人工智能开源项目文本生成模型量化模型
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use模型的GGUF格式版本由MaziyarPanahi量化优化。GGUF作为llama.cpp团队推出的新格式,取代了旧有的GGML。该模型兼容多种客户端和库,如llama.cpp、LM Studio等,支持GPU加速和跨平台运行。GGUF格式优化后的模型能够提供高效的本地文本生成功能,适用于多种应用场景。
MiniCPM3-4B - 轻量高效的开源模型支持长文本处理和函数调用
GithubHuggingfaceMiniCPM3人工智能大语言模型开源模型开源项目机器学习模型
MiniCPM3-4B是一款开源语言模型,仅用4B参数就达到了接近GPT-3.5-Turbo的性能。它具备32k上下文窗口、函数调用和代码解释器等功能,在中英双语、数学和编程等多个基准测试中表现出色。通过创新的训练策略,MiniCPM3-4B实现了与7B-9B模型相当的能力,为资源受限的AI应用场景提供了高效选择。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 通过量化优化技术改进多语言文本生成
GithubHuggingfaceLLMLlama 3.2Meta开源项目模型社区许可证许可协议
本项目采用llama.cpp和imatrix量化技术,提高了多语言文本生成的能力。结合Bartowski的校准文件,以及IQ和Q系列多种量化方法,明显降低了模型的困惑度并提高了文本生成的准确性。这些优化在多种条件下保持高效,且降低了存储空间的需求,提供更灵活的AI应用优化和部署方案。
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