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quantized-models

提供多源量化模型以提升大语言模型推理效率

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。

Efficient-LLMs-Survey - 大语言模型效率优化技术综述
Github大语言模型开源项目模型压缩量化高效推理高效训练
本项目系统性地综述了大语言模型效率优化研究,包括模型压缩、高效预训练、微调和推理等方面。从模型、数据和框架三个维度对相关技术进行分类,全面梳理了该领域的最新进展,为研究人员和从业者提供了有价值的参考资料。
Megatron-LM - 优化GPU训练技术 加速大规模Transformer模型
GPU优化GithubMegatron-CoreMegatron-LM分布式训练大语言模型开源项目
Megatron-LM框架利用GPU优化技术实现Transformer模型的大规模训练。其Megatron-Core组件提供模块化API和系统优化,支持自定义模型训练。该项目可进行BERT、GPT、T5等模型预训练,支持数千GPU分布式训练百亿参数级模型,并提供数据预处理、模型评估和下游任务功能。
AutoFP8 - 量化库优化大语言模型推理性能
AutoFP8FP8量化GithubvLLM开源项目模型压缩神经网络
AutoFP8是一个开源FP8量化库,用于生成vLLM兼容的压缩检查点。它提供FP8_E4M3精度的量化权重、激活和KV缓存比例,支持静态和动态激活方案。AutoFP8能将预训练模型转换为FP8格式,与vLLM无缝集成,提高大语言模型推理效率,同时保持模型精度。这个工具适用于优化和部署大规模语言模型。
rwkv-4-169m-pile - RNN与Transformer的高性能结合:高效文本生成
GPUGithubHuggingfaceRWKV人工神经网络开源项目文本生成模型转换脚本
RWKV项目由Bo Peng主导,结合RNN和Transformer的优势,提供强大的LLM性能,支持“无限”上下文长度、快速推理和节省显存。该模型支持并行训练,如GPT,可用于高效文本生成,并提供详细的使用和部署指南。项目中提供的多种硬件运行方案,使得用户能够轻松部署在不同环境中,享有快速且节能的文本生成体验,符合现代AI开发需求。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - 多语言高性能指令型语言模型的GGUF量化方案
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407大型语言模型开源项目提示模板模型模型量化硬件需求
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。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-marlin - TinyLlama-1.1B量化推理解决方案
GithubHuggingfaceNeural MagicTinyLlama-1.1B-Chat-v1.0基于模型开源项目推理模型量化
本项目提供了一种以TinyLlama-1.1B为基础的量化聊天模型,运用GPTQ技术实现内存优化与推理加速,支持高效的4位推理。借助nm-vllm引擎,用户能快速实现部署,并可通过Python管道进行本地推理。详细的量化与Marlin格式转换流程保障了模型的高效表现。此外,Neural Magic的Slack社区欢迎加入以获取支持和交流更多关于神经网络及AI的资讯。
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。
q-diffusion - 扩散模型的创新量化方法
GithubQ-Diffusion图像生成开源项目扩散模型深度学习量化
Q-Diffusion是一种针对扩散模型的后训练量化方法。它能将无条件扩散模型压缩至4位精度,同时保持接近原模型的性能。该方法通过时间步感知校准和分离捷径量化技术解决了扩散模型量化的主要难题。Q-Diffusion不仅适用于无条件图像生成,还可用于文本引导的图像生成,首次实现了4位权重下的高质量生成效果。这一技术为扩散模型的高效实现开辟了新途径。
MadMix-Unleashed-12B-i1-GGUF - MadMix-Unleashed-12B模型量化文件的使用与性能分析
GithubHugging FaceHuggingfaceMadMix-Unleashed-12B开源项目服务器模型量化
项目MadMix-Unleashed-12B提供多种量化文件,适用于不同应用需求。量化文件如i1-IQ1_S和i1-IQ1_M等,可以根据性能和质量要求进行选择。文档中详细阐述了GGUF文件的使用方法,并提供了使用说明和质量比较。感谢nethype GmbH和@nicoboss的技术支持,他们的贡献提升了量化模型的质量。
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