Mythalion-13B-AWQ

利用高效的低比特量化提升Transformer推理速度

Huggingface 文本生成 Mythalion 13B 量化开源项目模型模型整合 Github 伪人AI

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。

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介绍相关项目

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。

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-2-70B-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。

Llama-2-7B-Chat-AWQ - 高效4位量化提升AI对话性能

GithubHuggingfaceLlama 2Meta低比特量化对话生成开源项目文本生成模型

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。

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。

meditron-7B-AWQ - 通过低比特量化方法优化变换器模型性能

GithubHuggingfaceMeditron 7B医疗开源开源项目推理模型量化

此项目提供EPFL LLM团队的Meditron 7B模型的AWQ量化文件，采用高效的4位低比特量化方法，在提升变换器推理速度的同时保证质量。兼容多种平台和工具，如Text Generation Webui、vLLM、Hugging Face Text Generation Inference及Transformers。

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

AWQGithubHuggingfaceLlamaGuard 7B安全分类安装指南开源项目模型模型量化

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。

InternVL2-2B-AWQ - 跨多语言多图像任务的高效视觉语言模型

API接口GithubHuggingfaceInternVL2-2B图像文本多模态开源项目模型模型量化

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-OpenOrca-AWQ - 高效4比特量化，实现多用户并发推理

AWQGithubHuggingfaceMistral 7BOpenOrca并行推理开源项目模型量化

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。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-AWQ-INT4 - 高性能4比特量化优化版本

AutoAWQGithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1大语言模型开源项目推理模型量化

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的社区驱动4比特量化版本,采用AutoAWQ技术从FP16量化到INT4。该版本仅需4GB显存即可加载,大幅降低内存占用。支持Transformers、AutoAWQ、TGI和vLLM等多种推理方式,适用于不同部署场景。量化模型在保持原始性能的同时,为资源受限环境提供了高效的大语言模型方案。

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