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CodeLlama-7B-Python-GGUF

适用于多平台的文本生成开源模型

CodeLlama 7B Python GGUF格式模型提供多平台下的文本生成功能。由llama.cpp团队推出的GGUF格式,替代GGML,增强了标记和元数据支持。兼容多种UI和库,如text-generation-webui和LM Studio,并提供多种量化选项,以适应不同硬件需求,支持与LangChain等Python项目的高级整合。

Llama3-8B-1.58-100B-tokens-GGUF - Llama 3模型的GGUF格式优化版本
GithubHuggingfaceLlama3llama.cpp命令行界面开源项目推理模型模型转换
本项目提供Llama3-8B-1.58模型的GGUF格式版本,基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型转换而来。支持通过llama.cpp进行快速部署和推理,包括命令行界面和服务器模式。项目详细介绍了llama.cpp的安装、使用方法,以及从GitHub克隆和构建的步骤,方便开发者进行硬件优化和自定义配置。这一优化版本旨在提高模型的部署效率和推理性能。
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。
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。
Llama-3.2-1B-Instruct-4bit - 精简高效的多语言文本生成工具
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta可接受使用政策开源项目机器学习模型许可协议
Llama-3.2-1B-Instruct-4bit是从Meta的Llama 3.2-1B-Instruct模型转换为MLX格式的产品,支持包括英语、德语、法语在内的多语言文本生成。引入4bit量化技术以提升运行效率与支持更大输入扩展。提供便捷的Python接口以实现文本生成,适合对话系统和内容创作等应用。遵循Meta的社区许可协议以确保合法使用。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - 多语言大型语言模型的量化GGUF版本
GithubHuggingfaceLlama 3多语言大语言模型开源项目指令调优模型量化
Meta Llama 3.1 8B Instruct模型的GGUF量化版本是一个多语言大型语言模型,经过指令调优,适用于多语言对话场景。该项目提供多种量化版本,从Q2_K到f16不等,文件大小范围为3.18GB至16.07GB,可满足不同硬件配置需求。这些量化版本使得模型能够在各种计算资源条件下运行,提高了模型的可访问性和实用性。
guanaco-65B-GGUF - 解析新型GGUF格式及其多平台兼容性
GPU加速GithubGuanaco 65BHuggingfaceTim Dettmers开源项目模型模型格式量化
此项目涵盖了2023年8月21日由llama.cpp团队推出的GGUF格式,作为已停用的GGML格式的替代方案。该项目提供了多种比特的量化文件,适用于CPU和GPU的推理需求。用户能够通过多种客户端和库,如llama.cpp和text-generation-webui,下载并高效使用这些模型,提供本地及网络接口支持。所支持的量化方法包括GGML_TYPE_Q4_K,提供质量与性能的平衡。
SmolLM-1.7B-Instruct-v0.2-GGUF - 多位宽GGUF格式量化指令模型SmolLM-1.7B
GGUFGithubHuggingfaceSmolLM-1.7B开源项目文本生成模型模型格式量化
SmolLM-1.7B-Instruct-v0.2-GGUF是一个量化后的指令调优语言模型,支持2-bit至8-bit多种量化位宽。该模型采用GGUF格式,兼容llama.cpp等多种客户端和库,适用于本地部署的文本生成任务,为AI应用提供了灵活高效的选择。
codellama - 基于Llama 2的多功能代码生成模型
AI编程Code LlamaGithub代码生成大语言模型开源模型开源项目
Code Llama是基于Llama 2开发的代码语言模型系列,提供多种功能变体。这些模型支持代码补全、处理大规模输入和零样本指令跟随。项目包含基础模型、Python专用模型和指令跟随模型,参数规模从7B到34B不等。经过16k令牌序列训练,模型在处理长达100k令牌的输入时表现优异。Code Llama为开发者提供了适用于多种编程任务的代码生成工具。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w8a8 - 量化优化的多语言文本生成模型
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3vLLM多语言开源项目文本生成模型量化
该模型通过INT8量化优化,实现了GPU内存效率和计算吞吐量的提升,支持多语言文本生成,适用于商业和研究中的辅助聊天任务。在多个基准测试中,该模型实现了超越未量化模型的恢复率,尤其在OpenLLM和HumanEval测试中表现突出。使用GPTQ算法进行量化,有效降低了内存和磁盘的占用。可通过vLLM后端快速部署,并支持OpenAI兼容服务。
buddhi-128k-chat-7b-GGUF - 高效的文本生成模型量化方式,保障性能与质量
GithubHuggingfacellama.cpp开源项目模型质量量化高精度
本项目通过llama.cpp的量化处理,满足多样硬件需求,提供不同文件格式。i-matrix选项的应用和各类量化方式的整合,提升了模型精度与效率。根据RAM和VRAM情况,用户可以选择合适的量化版本。通过特性图表选择K-quants或I-quants,尤其是I-quants在性能和体积方面更具优势。下载指引详细,便于用户节省存储空间并优化性能,支持多种GPU平台,适合专业用户高效部署。
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