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。

Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ - AWQ量化优化的Mistral-7B指令模型支持GPU加速推理

AWQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.1人工智能大语言模型开源项目指令微调模型

Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ是基于Mistral AI开源的指令微调语言模型,经过AWQ 4位量化优化。该模型保留了原版的分组查询注意力和滑动窗口注意力等特性,同时大幅降低了模型大小,提升了GPU推理速度。它支持处理4096个token的长文本输入,适合需要高效部署的应用场景。开发者可以通过Python接口便捷地使用该模型进行文本生成。

Llama-2-13B-chat-AWQ - 增强Transformer模型推理效率的AWQ量化技术

GithubHuggingfaceLlama 2Meta对话优化开源项目文本生成模型模型量化

Llama-2-13B-chat-AWQ项目利用AWQ低比特量化提高Transformer模型推理效率，支持4比特量化技术，相较于传统GPTQ方法，能更快速地实现多用户并发推理，降低硬件要求和部署成本。AWQ现已兼容vLLM平台进行高吞吐量推理，尽管总体吞吐量较未量化模型略有不如，但可通过较小的GPU实现高效部署，比如70B模型仅需一台48GB GPU即可运行。

Llama-2-7B-Chat-AWQ - 高效4位量化提升AI对话性能

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AWQ是一种高效的4位量化方法，在多用户环境中的并发推理中表现出色。它通过降低模型计算需求，实现小型GPU的部署，从而节省成本。AWQ支持vLLM服务器，尽管总体吞吐量低于未量化模型，但在有限硬件环境中提高了推理效率，例如70B模型可在48GB显存的GPU上运行。AWQ适合如Llama 2 7B Chat的对话优化模型，为AI助手应用提供成本效益高的解决方案。

LlamaGuard-7B-AWQ - 使用低位量化技术提升模型推理速度和效率

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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。

Mistral-7B-Instruct-v0.1-GPTQ - Mistral-7B-Instruct量化模型多种精度选项

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Mistral-7B-Instruct-v0.1模型的GPTQ量化版本提供4位和8位精度等多种参数选项。量化后的模型体积显著减小,性能基本不变,适合消费级GPU推理。支持通过ExLlama或Transformers加载,可用于高效文本生成。用户可根据硬件和需求选择合适版本。

llm-awq - 激活感知权重量化技术实现大语言模型高效压缩与加速

AWQGithubLLM开源项目模型量化视觉语言模型边缘设备

AWQ是一种高效的大语言模型低比特权重量化技术，支持INT3/4量化，适用于指令微调和多模态模型。它提供预计算模型库、内存高效的4位线性层和快速推理CUDA内核。AWQ使TinyChat可在边缘设备上实现大模型高效本地推理。该技术已被Google、Amazon等采用，并获MLSys 2024最佳论文奖。

InternVL2-2B-AWQ - 跨多语言多图像任务的高效视觉语言模型

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InternVL2-2B-AWQ以AWQ算法实现4bit权重量化，模型推理速度较FP16提升至2.4倍。lmdeploy兼容众多NVIDIA GPU进行W4A16推理，提升离线批量推理效率。同时，该项目提供RESTful API服务并兼容OpenAI接口，快速部署和应用于视觉-语言任务。此多语言兼容的模型不仅提高推理效率，还具备灵活的服务特性。

Mistral-7B-Instruct-v0.2-GPTQ - 高效量化的开源指令型大语言模型

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Mistral-7B-Instruct-v0.2模型的GPTQ量化版本，提供4位和8位精度等多种参数选项。支持Linux和Windows的GPU推理，兼容多个开源框架。采用Mistral提示模板，适用于指令任务。由TheBloke量化发布，旨在提供高效易用的开源大语言模型。

Mistral-7B-SlimOrca - SlimOrca实现高效性能的Mistral-7B文本生成模型

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Mistral-7B-SlimOrca是一款基于Mistral-7B模型，并经过SlimOrca数据集微调的神经网络模型。通过仅~50万条GPT-4补全数据，该模型在HuggingFace评估中表现优异，接近Llama2-70b-chat，且大幅减少数据量和计算需求。模型使用OpenChat打包并由Axolotl训练，借助GPT-4对数据集的精确筛选，提供高效文本生成能力，探索未来模型训练的新方法。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ - AWQ量化7B参数代码模型支持128K长文本处理

AWQ量化GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder人工智能代码生成大语言模型开源项目模型

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ是一个AWQ量化的4比特指令微调模型，具有7B参数。该模型在代码生成、推理和修复方面表现出色，支持处理长达128K tokens的上下文。它采用28层、28个注意力头的因果语言模型架构，并应用RoPE、SwiGLU等技术。这一模型在提升编码能力的同时，保持了数学和通用领域的性能，为代码智能助手等应用提供了坚实基础。

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