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Llama-2-13B-chat-GPTQ

经GPTQ量化的Llama 2对话模型

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。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 - Llama 3.1 70B指令模型INT4量化版 多语言对话优化
AutoAWQGithubHuggingfaceMeta Llama 3.1大语言模型开源项目推理模型量化
Meta AI的Llama 3.1 70B指令模型经社区量化为INT4精度,显著降低内存需求。这一多语言模型针对对话场景优化,在行业基准测试中表现优异。支持通过Transformers、AutoAWQ、TGI和vLLM等多种方式部署使用,为开发者提供灵活选择。
Llama-2-7b-chat-hf - Meta开发的70亿参数对话语言模型
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大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,专为对话场景优化。该模型拥有70亿参数,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提高了效果。它适用于助手式聊天等自然语言生成任务,在多项基准测试中表现出色,有用性和安全性可与部分闭源模型相媲美。
llama-3-chinese-8b-instruct-v3-gguf - 量化对话模型,适用于多平台的高效问答
GithubHuggingfaceLlama-3-Chinese-8B-Instruct-v3中文模型对话模型开源项目性能指标模型量化模型
该项目是Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3的量化版本,专为提升对话与问答表现而设计,支持多平台使用。建议在内存充裕时使用Q6_K或Q8_0配置以达最佳效果。用户可在HF Space体验,详情与说明参见GitHub页面。
Llama-2-7b-chat-hf-q4f32_1-MLC - 基于Llama-2的MLC格式聊天模型
API开发GithubHuggingfaceLlama-2MLC开源项目模型模型部署聊天机器人
这是一个基于Llama-2-7b-chat-hf的MLC格式q4f32_1模型,支持MLC-LLM和WebLLM项目。模型提供命令行聊天、REST服务器和Python API三种调用方式,可用于开发聊天应用及系统集成。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - 基于llama.cpp的Meta Llama 3量化版大语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct模型通过llama.cpp框架实现量化优化,具备8B参数规模和8K上下文长度。模型集成GQA注意力机制,在对话和指令理解方面表现出色,支持商业及研究应用。作为专注英语处理的AI模型,在性能、安全性和实用性方面都经过全面优化。
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。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-marlin - TinyLlama-1.1B量化推理解决方案
GithubHuggingfaceNeural MagicTinyLlama-1.1B-Chat-v1.0基于模型开源项目推理模型量化
本项目提供了一种以TinyLlama-1.1B为基础的量化聊天模型,运用GPTQ技术实现内存优化与推理加速,支持高效的4位推理。借助nm-vllm引擎,用户能快速实现部署,并可通过Python管道进行本地推理。详细的量化与Marlin格式转换流程保障了模型的高效表现。此外,Neural Magic的Slack社区欢迎加入以获取支持和交流更多关于神经网络及AI的资讯。
Llama-2-70b-chat-hf - Meta开发的700亿参数对话型语言模型
GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-2-70b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,拥有700亿参数。该模型经过对话微调,适用于助手式聊天等场景,在多数基准测试中优于开源聊天模型。Llama 2系列采用优化的transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持英语商业和研究用途,可用于各种自然语言生成任务。
llama-3-cat-8b-instruct-v1-GGUF - 文本生成模型的量化选择
GithubHuggingfacellama.cpp开源项目文件下载模型模型性能质量选择量化
此项目通过llama.cpp进行模型量化,以满足多样化的硬件限制需求。量化文件选择从Q8_0到IQ1_S不等,推荐使用Q6_K和Q5_K_M文件。使用huggingface-cli可方便下载所需文件。I-quant和K-quant适应不同硬件,特别在低于Q4时,I-quant表现出色。支持CPU和Apple Metal,需注意性能平衡。
Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型
Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。
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