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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。

Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1-GGUF - AI模型量化方法提升硬件性能与资源效率
GithubHuggingfaceMistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1基于ARM的优化开源项目性能模型模型下载量化
通过llama.cpp进行量化优化,AI模型适用于各种RAM配置和资源受限环境。多种量化选项可供选择,从高质量到低资源占用,确保最佳性能表现。适用于ARM以及其他特定硬件,通过选择I-quant和K-quant格式实现速度与质量的平衡,优化AI推理性能。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型 支持多种参数规模和商业应用
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型
Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一,采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练,拥有70亿参数,支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本,可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异,并支持商业应用,是一个功能强大的开源AI工具。
Qwen2.5-0.5B-Instruct-bnb-4bit - 提升多语言长文本生成与指令跟随能力,改善结构化数据处理
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth优化训练多语言支持大语言模型开源项目模型
Qwen2.5语言模型系列在知识、编码和数学上取得进步,支持29种语言和128K词的长文本生成。其指令跟随和结构化数据处理经过优化,提升生成JSON等输出的效率。适用于多语言和复杂任务的场景,如代码生成和数据管理,通过改进训练架构提升性能和内存效率。
Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型
此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色,支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。
x-transformers - 轻量级Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种从图像分类到语言模型的应用
Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器
x-transformers提供了多功能的Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种应用,从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存,有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择,用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。
rwkv.cpp - 多精度量化推理和CPU优化的大语言模型
GithubPythonRWKVcuBLASggmlhipBLAS开源项目
该项目将RWKV-LM移植到ggerganov的ggml,支持FP32、FP16及量化的INT4、INT5和INT8推理,主要针对CPU使用,同时兼容cuBLAS。项目提供C库和Python封装。RWKV是一种不同于Transformer的大语言模型架构,只需前一步状态计算logits,适合长上下文使用。支持RWKV v5和v6模型以及LoRA检查点加载,适用于高质量和高性能需求的场景。
PINTO_model_zoo - 提供多框架神经网络模型转换与量化的开源工具
GithubONNXPINTO_model_zooPyTorchTensorFlow开源项目量化
PINTO_model_zoo 是一个开源工具库,支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO 等多个框架的模型转换和量化。项目提供多种量化方法,包括权重量化、整数量化和浮点数量化,旨在优化模型性能以适应不同平台,如 RaspberryPi 和 EdgeTPU。它还提供大量预量化模型和详细转换指南,帮助开发者在各种设备上高效部署深度学习模型。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型,适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括: - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外,还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用,支持模型间的快速切换与无缝整合。
JSL-MedLlama-3-8B-v1.0-GGUF - JSL-MedLlama-3-8B量化版本适应不同性能需求
GithubHuggingfaceJSL-MedLlama-3-8B-v1.0医学开源项目性能模型模型下载量化
项目提供多个适用于JSL-MedLlama-3-8B模型的量化方案,涵盖不同计算性能和存储需求。采用llama.cpp进行的量化涵盖从高到低的质量选项,满足不同设备资源条件。推荐使用Q5_K_M或Q4_K_M量化版本,以实现质量与性能的平衡,确保硬件资源的最佳利用和精准的医疗文本生成。
Qwen1.5-4B-Chat - 支持多语种与长上下文的高级语言模型
GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer多语言支持开源项目性能提升模型语言模型
Qwen1.5是一种基于变压器架构的语言模型,提供八种型号,支持多语言处理和32K字符的上下文长度。这一版本在聊天模型的人类偏好方面表现显著提升,且不需要信任远程代码。改进涉及高级激活函数、注意力机制和多语言适应分词器。模型已在Hugging Face Transformers库上线,建议使用最新版本以避免可能错误。适用于多种文本生成任务,包含多种量化轻量化模型以满足不同需求。
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