Llama-2-13B-chat-GPTQ

经GPTQ量化的Llama 2对话模型

人工智能对话 Meta Github 开源项目 Huggingface Llama 2 深度学习模型量化模型

Llama 2 13B Chat的GPTQ量化版本,提供4-bit和8-bit多种量化选项。模型支持AutoGPTQ和ExLlama等框架,可用于对话和文本生成。通过量化技术降低显存占用并保持模型性能,适合在GPU设备上部署使用。

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF - TinyLlama 轻量级语言模型的量化优化版

GGUFGithubHuggingfaceTinyLlamallama.cpp大语言模型开源项目模型量化

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF是经量化处理的轻量级语言模型,提供多种量化方法和文件大小。支持CPU和GPU推理,兼容多种客户端和库。适用于资源受限环境,在保持性能的同时显著缩小模型体积。用户可根据需求选择量化版本,平衡模型大小和质量。

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-llamafile - 紧凑型1.1B Llama Chat模型，适用于多种计算需求

GPUGithubHuggingfaceTinyLlama对话模型开源项目模型量化预训练

TinyLlama-1.1B-Chat经过3万亿个tokens的预训练，并在90天内优化完成。它提供API和CLI接口，采用与Llama 2相同的架构和分词器，适合内存和计算受限的环境，可以兼容多种开源项目。模型在合成数据集上的微调和与开源工具的对齐，增强了对话生成的多样性和准确性，适用于各种自然语言处理应用。

Replete-Coder-Llama3-8B-GGUF - 基于llama.cpp优化的高效量化方法提升文本生成性能

GithubHuggingfaceReplete-Coder-Llama3-8B开源项目数据集文本生成模型模型压缩量化

该开源项目利用llama.cpp进行模型量化，适用于HumanEval和AI2推理挑战等任务，提供多种量化选项如Q8_0和Q6_K，适应不同内存要求，同时优化性能表现。I-quant量化在低于Q4时表现良好，用户可依据自己的设备内存和GPU VRAM选择合适的量化格式，通过huggingface-cli便捷获取所需文件。

h2ogpt-4096-llama2-7b-chat - 基于Meta Llama 2的开源增强对话模型

GithubHuggingfaceLlama 2h2oGPT人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理

该项目是对Meta Llama 2 7B Chat模型的优化升级版本。项目提供在线演示平台，可进行多个语言模型的性能对比和私人文档对话。通过h2oGPT平台可体验实时对话功能，并在模型排行榜中查看性能评估结果。

glm-4-9b-chat-1m-GGUF - 基于GLM-4的轻量级中文对话模型量化版本

GGUFGLM-4GPU优化GithubHuggingface大语言模型开源项目模型模型量化

该项目基于GLM-4-9b-chat-1m模型开发,通过llama.cpp实现多种精度的模型量化。从18GB的F16版本到4GB的IQ2版本,提供了丰富的量化选项。项目中包含详细的性能对比和部署建议,方便开发者根据硬件条件选择合适的量化版本进行本地化部署。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - Llama 3.1多语言指令模型的量化版本

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF是Llama 3.1模型的量化版本,使用llama.cpp技术实现。该项目提供多种精度的模型文件,从32GB的全精度到4GB的低精度,适应不同硬件需求。模型支持英语、德语、法语等多语言指令任务,可用于对话和问答。用户可选择合适的量化版本,在保持性能的同时优化资源使用。

stablelm-2-12b-chat-GGUF - 多样化质量需求的文本生成解决方案

GithubHuggingfaceLlamaEdgestablelm-2-12b-chat开源项目文本生成模型模型量化稳定性AI

Stablelm-2-12b-chat-GGUF项目提供多种量化策略，支持多样化文本生成需求。项目由Second State Inc.完成量化，优化性能同时缩小模型体积。推荐Q5_K_M和Q5_K_S版本，以其低损失特性适合高精度文本生成。集成LlamaEdge服务和命令行应用，支持灵活的上下文配置，助力优化文本处理。

Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.2-GGUF - Llama-3-8B的GGUF格式量化模型

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Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.2模型的GGUF格式量化版本，提供2-bit至8-bit多级量化选项。该版本显著减小模型体积和内存需求，同时维持性能。采用ChatML提示模板，兼容多种GGUF格式支持工具，如llama.cpp和LM Studio。此轻量化版本使大型语言模型能在更多设备上本地运行，扩展了应用范围。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Llama 3.2多语言模型的高效量化部署方案

GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言开源项目机器学习模型语言模型量化模型

Llama 3.2系列多语言模型的GGUF量化版本，针对对话、检索和摘要任务进行优化。通过多种量化方案实现4.66GB至9.38GB的灵活内存占用，适合在资源受限环境部署。该模型在主流行业基准测试中展现了良好性能。

Llama-2-7b-chat-hf - 开源对话模型强大性能与安全性兼备

GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-2-7b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,针对对话场景进行了优化。该模型在多数基准测试中超越了其他开源聊天模型,其有用性和安全性与部分知名封闭源模型相当。模型基于transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升了帮助性和安全性。Llama-2-7b-chat-hf支持多种商业和研究应用,适用于助手式聊天等任务。使用时需按特定格式输入以获得最佳性能。

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