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Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-GGUF

Mixtral-8x7B多语言模型的GGUF量化版本

本项目提供Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型的GGUF量化版本。GGUF格式支持CPU和GPU高效推理,项目包含2至8比特多种量化等级文件。模型支持英、法、意、德、西等语言,适用多种NLP任务。用户可通过llama.cpp等工具便捷运行这些模型。

Mixture-of-depths - Transformer语言模型的动态计算资源分配方法
GithubMixture-of-Depths开源项目模型实现深度学习语言模型
Mixture-of-depths是一种Transformer语言模型优化方法,通过动态分配计算资源提高性能。该项目提供Mistral、Mixtral、LLama等多个主流模型的非官方实现。项目支持高级API接口,兼容transformers库,便于研究应用。这种方法旨在提升模型推理效率和灵活性,同时保持输出质量。
Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B-GGUF - Llama-3.1量化模型实现优化文本生成
GithubHuggingfaceLlama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8BRAM开源项目数据集文本生成模型量化
Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B使用llama.cpp进行量化,以优化文本生成功能。项目提供多种量化方案,如Q6_K_L和Q5_K_L,适应不同内存条件,特别推荐Q6_K_L用于嵌入及输出权重以获取优异表现。用户可以使用huggingface-cli快捷下载所需文件,并通过Q4_0_X_X对ARM芯片进行性能优化。此项目提供详细决策指南,帮助选择合适的量化版本。
phi-2-GGUF - 以多平台兼容性著称的高效GGUF格式模型
GPU加速GithubHuggingfacePhi 2下载和运行开源项目模型模型兼容性量化方法
探讨2023年8月由llama.cpp团队引入的微软Phi 2项目GGUF格式。页面包含详细的使用指南和应用案例,适合文本生成和推理。Phi 2具备跨平台兼容性和多种量化选项,支持GPU加速,是自然语言处理的良好选择。
Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-4bit - 支持中英文交流的跨语言模型功能
GithubHuggingfaceLlama3-8B-Chinese-Chat功能升级开源项目模型语言模型
Llama3-8B-Chinese-Chat提供了优化的语言模型,以支持中英文用户的交互。最新的v2.1版本的模型提升了角色扮演、函数调用和数学计算功能,并减少了中文回答中夹杂英文的现象。用户可以通过GitHub和HuggingFace平台获取使用指南,提供在线演示和多种模型版本以满足不同用户的需求。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GPTQ-Marlin-4bit - 量化版4-bit模型采用GPTQ提升效率及性能
4-bitGPTQGithubHuggingfaceTinyLlama开源项目模型配置量化
该项目使用AutoGPTQ以4-bit Marlin格式对大型语言模型进行量化,旨在提升性能与效率。量化配置涵盖4位量化、128组大小及0.01%阻尼比等技术细节,适用于寻求高效深度学习模型的用户,为复杂任务提供节省资源的方案。
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。
DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF - DeepSeek量化聊天模型介绍与常用配置
DeepSeek-V2-Lite-ChatGithubHuggingfaceLlamaEdge开源项目模型系统消息质量损失量化模型
DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF通过多种量化版本适配多样需求,其中推荐Q5_K_M版本以保证质量。用户可通过LlamaEdge实现模型运行,并根据多种上下文配置,应对不同应用场景。
InferLLM - 轻量化语言模型推理框架,兼容多种模型格式和设备
GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率
InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架,源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手,并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU,可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector,并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理,适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。
Mistral-Nemo-Instruct-2407 - 快速高效的模型微调工具,降低内存消耗
GithubGoogle ColabHuggingfaceMistralUnsloth开源项目微调性能优化模型
利用Unsloth技术,在简化操作的同时,在Google Colab环境下实现模型微调,速度提升至5倍,内存使用降低70%。界面设计便于数据集上传和模型优化,并支持导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face。兼容多种模型如Llama、Gemma、Mistral等,即便大型模型也可显著加快微调过程。
mistral.rs - 支持多种设备、模型量化的大型语言模型(LLM)推理平台,配备与Open-AI API兼容的HTTP服务器和Python绑定
GithubHTTP服务器LLM推理Python APImistral.rs开源项目模型量化
mistral.rs是一款支持多种设备、模型量化的大型语言模型(LLM)推理平台,配备与Open-AI API兼容的HTTP服务器和Python绑定,提供快速、精确的模型推理服务。平台支持文本和视觉模型,如AnyMoE、Llama等,采用LoRA技术和动态适配器,提高推理效率。用户可通过API在多种加速器上部署模型,实现快速计算和灵活应用。
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