LlamaGuard-7B-AWQ

使用低位量化技术提升模型推理速度和效率

AWQ Github 模型开源项目安装指南 LlamaGuard 7B 安全分类 Huggingface 模型量化

LlamaGuard-7B-AWQ采用了AWQ的4位量化技术，提升了模型在Linux和Windows平台上的推理效率和精度，需使用NVidia GPU。此模型相较于传统GPTQ设置，具备更快速度和良好的输出质量，兼容Text Generation Webui、vLLM及Transformers等系统，支持多用户推理服务，适合对时延和精度有较高要求的应用场景。

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介绍相关项目

Llama-2-7B-Chat-GPTQ - Meta Llama 2推出的开源7B参数对话模型量化版

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Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 3B参数指令微调语言模型的高效GGUF量化版本

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Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型的GGUF量化版本,提供从1.6GB到7.3GB不等的多种量化类型。量化后的模型大小显著减小,便于部署使用,同时尽可能保持原模型性能。项目包含详细的量化版本说明、使用指南和常见问题解答,有助于用户选择适合的版本。

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项目使用Quark对Meta-Llama-3.1模型进行FP8量化，优化了线性层（不含lm_head）的权重和激活过程。支持用户在单或多GPU平台上部署并在vLLM兼容平台上高效运行。尽管伪量化评估结果可能与实际推理精确度略有不同，但仍提供关键指标，助力模型开发与优化。通过FP8对称模式的应用，模型性能得到提升，并提供了准确性的参考标准，为后续模型开发提供支持。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-GGUF - Llama-3.1-Nemotron-70B多级量化模型适配不同硬件

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该项目为Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF模型提供多种量化版本，涵盖Q8_0至IQ1_M级别。针对不同硬件和性能需求，项目提供详细的文件选择指南，并包含模型提示格式及下载方法说明。用户可根据设备选择适合的版本，便于快速部署和使用。

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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。

LlamaGuard-7b - Llama-Guard模型为文本生成提供安全保障

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Llama-Guard基于Llama 2，专注于内容分类以确保文本生成的安全。通过概率评估，识别不安全子类别。该模型使用Anthropic和内部数据集训练，提供强大分类能力，能识别并预防如暴力、仇恨、性内容等不当内容。在Hugging Face可用，须遵循Meta许可证协议。

Qwen2.5-Math-72B-Instruct-GGUF - Llamacpp在Qwen2.5-Math代码量化中的应用

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项目应用llama.cpp对Qwen2.5-Math模型进行量化，提供多种量化格式以适应不同硬件配置。更新包括改进的分词器，涵盖高至极低质量的量化文件，适用于不同RAM和VRAM需求，并支持在ARM芯片上运行。使用K-quant和I-quant等量化方法，有助于优化模型性能与速度。下载和安装可通过huggingface-cli实现，灵活快捷。

Llama-2-7B-Chat-GGUF - Llama 2对话模型的量化版本支持多种推理环境

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Llama-2-7B-Chat-GGUF是Meta公司Llama 2对话模型的GGUF格式量化版本。该模型在保持性能的同时显著减小了体积,支持CPU和GPU推理。提供多种量化精度选择,适用于聊天机器人、问答系统等对话场景。作为开源大语言模型,它具有良好的效率和精确度。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 通过量化优化技术改进多语言文本生成

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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。

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