Mistral-7B-OpenOrca-AWQ

高效4比特量化，实现多用户并发推理

OpenOrca AWQ 开源项目 Mistral 7B 模型 Huggingface 并行推理量化 Github

项目提供OpenOrca的Mistral 7B模型的AWQ版本。AWQ是一种4比特的低比特量化方法，在Transformers推理中更快速，与GPTQ相比具有效率优势。AWQ支持在多用户环境中实现高效的并发推理，有助于使用更小的GPU进行部署，减少整体成本，尽管总体吞吐量仍略低于未量化模型。

OpenHermes-2.5-Mistral-7B-AWQ - 使用AWQ方法提升Transformer推理速度的低位量化技术

AI模型GithubHuggingfaceOpenHermes-2.5-Mistral-7B人机对话合成数据开源项目模型量化

AWQ通过4-bit量化提供高效、快速的Transformer推理体验，与GPTQ相比具有更优性能。它在Text Generation Webui、vLLM、Hugging Face的Text Generation Inference和AutoAWQ等多个平台上支持，为AI应用带来了显著的性能提升，适用于多用户推理服务器的开发以及Python代码中的集成使用。

Mistral-7B-OpenOrca-GPTQ - Mistral语言模型的GPTQ量化优化实现

GPTQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B开源项目模型模型部署深度学习自然语言处理

本项目对Mistral-7B-OpenOrca模型进行GPTQ量化处理,提供4位和8位精度、多种分组大小的量化版本。通过优化存储和计算方式,在保持模型性能的同时大幅降低显存占用。项目支持text-generation-webui、Python等多种调用方式,并提供完整的使用文档。

Llama-2-70B-Chat-AWQ - 基于AWQ的4位量化法优化多用户环境推理效率

AI助手GithubHuggingfaceLlama 2Meta开源项目性能优化模型量化

AWQ是一种高效的四位量化方法，能够提升Transformer的推理速度。结合vLLM，该方案在多用户服务器中实现高吞吐量的并发推理。AWQ的优势包括支持使用较小的GPU进行运行，简化部署要求并降低整体成本。例如，一个70B模型可在一台48GB的GPU上运行，而无需使用两台80GB设备。尽管目前整体吞吐量仍低于未量化模型，AWQ提供了更灵活的硬件选择。

Mythalion-13B-AWQ - 利用高效的低比特量化提升Transformer推理速度

GithubHuggingfaceMythalion 13B伪人AI开源项目文本生成模型模型整合量化

该项目提供高效的AWQ模型文件，支持4比特量化在多用户环境中实现快速Transformer推理。虽然未量化模型的整体吞吐量更高，但通过使用更小的GPU，AWQ模型显著降低了部署成本，例如仅需1台48GB GPU即可运行70B模型。该模型适合需要高吞吐量并行推理的场景，用户可借助vLLM或AutoAWQ轻松调用以降低成本并简化部署。

Mistral-7B-OpenOrca-GGUF - Mistral 7B OpenOrca：高效文本生成的开源模型

GPU加速GithubHuggingfaceMistral 7B OpenOrca开源项目文本生成模型模型文件量化方法

Mistral 7B OpenOrca是由OpenOrca推出的GGUF格式模型，支持多种量化方法和GPU加速，适用于多种文本生成场景。模型兼容多种网络UI和Python库，采用先进技术实现高效内存管理和性能优化，支持长序列扩展。

Mistral-7B-OpenOrca - 基于Mistral微调的高效开源大语言模型

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Mistral-7B-OpenOrca是一个使用OpenOrca数据集对Mistral 7B进行微调的开源大语言模型。模型在HuggingFace基准测试中展现出优秀性能，支持ChatML格式，适配消费级GPU硬件。此外还提供多种量化版本选择，便于部署和使用。

mistral-nemo-instruct-2407-awq - Mistral-Nemo-Instruct-2407模型的AWQ量化指令版本

GithubHuggingfaceMistralNeMo人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理

mistral-nemo-instruct-2407-awq是Mistral-Nemo-Instruct-2407模型的AWQ量化版本。这个项目通过使用AWQ（Activation-aware Weight Quantization）技术，在保持原有模型性能的基础上，显著降低了模型大小和计算资源需求。该模型适用于各类自然语言处理任务，为开发者和研究人员提供了一个优化的大规模语言模型选择。

zephyr-7B-alpha-AWQ - Zephyr 7B模型AWQ量化版支持轻量级推理部署

AWQGithubHuggingfaceZephyr-7B开源项目文本生成模型模型量化深度学习

Zephyr 7B Alpha是一个基于Mistral-7B训练的对话助手模型。本版本采用AWQ量化技术将模型压缩至4位精度,使用wikitext数据集和128g量化参数进行优化。相比GPTQ,AWQ量化能提供更快的推理速度,同时显著降低显存占用,使模型可以在配置较低的GPU上高效部署运行。

AutoAWQ - 面向大型语言模型的高效4位量化框架

AutoAWQGPU加速Github大语言模型开源项目推理量化

AutoAWQ是一个专门针对大型语言模型的4位量化框架，通过实现激活感知权重量化算法，可将模型速度提升3倍，同时减少3倍内存需求。该框架支持Mistral、LLaVa、Mixtral等多种模型，具备多GPU支持、CUDA和ROCm兼容性以及PEFT兼容训练等特性。AutoAWQ为提升大型语言模型的推理效率提供了有力工具。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-AWQ - Mistral模型AWQ量化版支持高级函数调用和三代分词

AWQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3大语言模型开源项目模型模型量化自然语言处理

作为Mistral-7B-Instruct-v0.3的AWQ量化版本，该模型采用4比特压缩技术，在提供快速推理性能的同时保持了原有精度。通过扩展词汇表和引入第三代分词技术，增强了模型的理解能力。目前已集成到主流AI框架平台，可在搭载NVIDIA显卡的Linux或Windows系统上运行。

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