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CapybaraHermes-2.5-Mistral-7B-GGUF

模型定量化文件与跨平台支持

项目提供了CapyBaraHermes 2.5 Mistral 7B的GGUF格式模型文件,这些文件使用Massed Compute硬件进行量化。GGUF作为GGML的替代格式,支持多种客户端和库,如llama.cpp、text-generation-webui和KoboldCpp。用户可以选择不同的定量化文件,以确保在不同平台上的最佳性能和兼容性。项目还附有详细的下载和使用指南,适合在Python等多种环境中实现模型应用。

gemma-2-2b-it-GGUF - Google Gemma模型的GGUF量化版本支持多种位宽
GGUFGithubHuggingface开源工具开源项目推理加速模型语言模型量化
本项目提供Google Gemma-2-2b-it模型的GGUF格式量化版本,支持2-bit至8-bit多种位宽。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,取代了旧有的GGML。该项目与多种支持GGUF的工具兼容,如llama.cpp和LM Studio等,这些工具提供命令行界面、服务器和图形用户界面等多种使用方式,并支持GPU加速,实现了高效灵活的本地模型应用。
dolphin-2.6-mistral-7B-GGUF - 兼容多平台的量化AI模型格式
Dolphin 2.6 Mistral 7BGithubHuggingface开源项目文件下载模型模型兼容性深度学习框架量化
该项目提供多平台兼容的GGUF格式模型文件,包括对GGML的量化替代方案,支持多种比特量化,适用于Windows、Linux和macOS平台的模型推理和GPU加速。用户可以选择合适的量化参数文件,并通过多种工具和命令行进行下载和运行,提升模型推理性能。
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。
Mistral-7B-Instruct-v0.2-GGUF - Mistral 7B指令模型的GGUF量化版本
AI模型GGUFGithubHuggingfaceMistralllama.cpp开源项目模型量化
本仓库提供Mistral AI的Mistral 7B Instruct v0.2模型的GGUF格式文件。GGUF是llama.cpp的新格式,替代了GGML。包含2至8比特多种量化版本,文件大小3GB至7.7GB,适合不同硬件。支持文本生成和对话任务,可用于CPU和GPU。仓库包含下载指南和使用示例,便于快速上手。
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。
Xwin-LM-70B-V0.1-GGUF - 提升AI模型兼容性的最新GGUF格式
GPU加速GithubHuggingfaceXwin-LM 70B V0.1人工智能开源项目模型模型文件量化
Xwin-LM 70B V0.1采用全新的GGUF格式,取代了GGML,支持多种量化方法如Q2_K、Q3_K、Q4_K等,提升GPU和CPU兼容性。该模型兼容多种平台,如llama.cpp、text-generation-webui、KoboldCpp等,应用场景多样。提供详细的量化文件下载和使用说明,适合开发者和研究人员进行AI模型优化。
Qwen2-7B-Instruct-GGUF - 高效量化AI模型 多平台支持 便捷本地部署
GGUFGPU加速GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct开源项目文本生成模型模型量化
Qwen2-7B-Instruct-GGUF是Qwen2-7B-Instruct模型的GGUF格式量化版本。该模型支持2至8比特量化,可在llama.cpp、LM Studio等多个平台上本地部署。GGUF格式具有高效性能和广泛兼容性,便于在个人设备上进行AI文本生成。该项目为用户提供了多种比特率的量化选项,以适应不同的硬件环境和性能需求。
CodeLlama-13B-GGUF - GGUF格式的创新特点与适用范围
CodeLlama 13BGithubHuggingfaceMeta开源项目机器学习模型模型格式量化
Meta推出的GGUF格式替代了GGML,优化了编码生成的效能和兼容性。它增强了标记处理和元数据支持,并适用于多种程序和库,如llama.cpp和text-generation-webui。这种格式推动了编码模型的发展,提供了便于GPU加速和降低内存需求的量化模型,提升了开发者的灵活性和解决方案质量。
codegemma-7b-GGUF - 经过量化优化的代码生成模型,支持多种精度选择的GGUF格式
CodeGemmaGGUFGithubHuggingface开源项目性能对比文件大小模型模型量化
这个项目提供了CodeGemma-7b模型的多种量化版本,文件大小从2.16GB到9.07GB不等,采用GGUF格式。支持从Q8到IQ1的多种精度等级,可适应不同的硬件配置。其中Q6_K、Q5_K和Q4_K系列版本在性能和空间优化方面表现较好,适合生产环境使用。用户可根据自身的内存和显存情况选择合适的版本。
laser-dolphin-mixtral-2x7b-dpo-GGUF - 跨平台兼容的量化模型:GGUF格式的应用与性能评估
GithubHuggingfaceLLMLaser Dolphin Mixtral 2X7B DPOMacadeliccc变压器开源项目模型量化
GGUF格式开创了一种新的模型优化方法,适用于多平台的机器学习应用,带来更优的性能与存储管理。该项目兼容多个用户界面,如llama.cpp和KoboldCpp,并支持多种量化文件格式,推荐选用Q4_K_M和Q5_K_M以实现性能与资源消耗的最佳平衡。
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