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CodeLlama-13B-GGUF

GGUF格式的创新特点与适用范围

Huggingface机器学习量化开源项目模型CodeLlama 13BMetaGithub模型格式

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。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
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vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台
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GithubHuggingfaceLlama 3人工智能元模型大型语言模型开源项目模型自然语言生成
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Llama Guard 3-1B是一款专为内容安全分类设计的精调模型，能够识别大规模语言模型输入和输出中的安全性问题。模型优化后符合MLCommons标准，并降低了在移动设备上的部署成本。可通过transformers库或原始llama代码库调用，支持自定义和剔除类别。提供1B及其精简版两种版本，适用于多种操作环境。
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hcgf - 开源的大语言模型微调工具
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GithubHuggingfaceLlama 3.1合并方法应用程序开源项目模型模型适配量化
Llama 3.1 70B的未删减模型采用LoRA技术，实现了高效的模型融合。项目通过abliteration和任务算术技术创新地处理LoRA适配器，确保模型的完全开放性和高水平输出。在角色扮演等多功能应用中表现出色。该项目得到了@grimjim和@FailSpy的技术支持，并提供了详细的量化与配置指南，经过多次测试验证有效。用户可使用提供的命令轻松复现模型。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态语言模型 提供图像理解与文本生成
GithubHuggingfaceLlama 3.2-VisionMeta图像识别多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态语言模型，可处理图像和文本输入并生成文本输出。该模型在视觉识别、图像推理和描述任务中表现优异，性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型，采用优化的Transformer架构，通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持128k上下文长度，在大规模图像-文本对数据上训练，具备多语言处理能力。
rwkv.cpp - 多精度量化推理和CPU优化的大语言模型
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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。
LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台
GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门
LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具，支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度，支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练，并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外，新版本还增加了PiSSA算法，且支持多种开发平台如Colab和DSW，适合高质量文本生成和智能应用开发。
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llm.c是一个使用纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架。该项目不依赖PyTorch或cPython等大型框架，通过简洁代码实现GPT-2和GPT-3系列模型的预训练。llm.c支持单GPU、多GPU和多节点训练，提供详细教程和实验示例。项目在保持代码可读性的同时追求高性能，适用于教育和实际应用。此外，llm.c支持多种硬件平台，并有多个编程语言的移植版本。
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