Phind-CodeLlama-34B-v2-GGUF

利用GGUF格式提升模型性能，兼容多平台GPU加速

Github 开源项目文本生成 CodeLlama GPU加速格式转换 Huggingface 模型量化模型

Phind's CodeLlama 34B v2采用GGUF格式，由llama.cpp团队在2023年8月21日推出替代GGML。GGUF实现了更优的标记化及特殊标记支持，并且具有可扩展性。兼容多种第三方界面与库（如text-generation-webui和KoboldCpp），并支持GPU加速。量化模型在保持高质量的同时降低了资源占用，适用多种场景，建议使用Q4_K_M与Q5_K_M模型以实现最佳性能及质量平衡。

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Huggingface

介绍相关项目

Llama-3.1-70B-Instruct-lorablated - Llama 3.1 70B的未删减版本与高效LoRA技术的应用

GithubHuggingfaceLlama 3.1合并方法应用程序开源项目模型模型适配量化

Llama 3.1 70B的未删减模型采用LoRA技术，实现了高效的模型融合。项目通过abliteration和任务算术技术创新地处理LoRA适配器，确保模型的完全开放性和高水平输出。在角色扮演等多功能应用中表现出色。该项目得到了@grimjim和@FailSpy的技术支持，并提供了详细的量化与配置指南，经过多次测试验证有效。用户可使用提供的命令轻松复现模型。

codegemma-2b - 深度学习模型微调的新方案：提升效率与内存节约

GemmaGithubHuggingfaceLlama-2Unslothfinetune内存优化开源项目模型

CodeGemma-2b项目使用Unsloth技术，加速多个深度学习模型的微调，包括Mistral、Gemma、Llama等。速度提升最高达5倍，内存使用减少70%。通过Google Colab和Kaggle的免费notebook，用户可以轻松展开微调工作。简化的界面设计支持从数据添加到模型导出的完整流程，适合初学者快速上手。这种创新优化方法节省计算资源，提高模型性能，是开发者提升生产力的有力助手。

Llama-2-7b-hf - Meta开发的Llama 2开源大语言模型系列

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama 2是Meta开发的开源大语言模型系列,包含7B、13B和70B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,支持4k上下文长度,适用于对话等多种自然语言任务。Llama 2在多项基准测试中表现优异,提供预训练和微调版本,可用于商业和研究。该项目开放了详细的使用说明和评估数据,促进了大语言模型的开放研究。

Llama-3.2-1B-Instruct-4bit - 精简高效的多语言文本生成工具

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta可接受使用政策开源项目机器学习模型许可协议

Llama-3.2-1B-Instruct-4bit是从Meta的Llama 3.2-1B-Instruct模型转换为MLX格式的产品，支持包括英语、德语、法语在内的多语言文本生成。引入4bit量化技术以提升运行效率与支持更大输入扩展。提供便捷的Python接口以实现文本生成，适合对话系统和内容创作等应用。遵循Meta的社区许可协议以确保合法使用。

Nemotron-Mini-4B-Instruct-GGUF - 量化模型应用指南与选择推荐

项目通过llama.cpp实现模型的imatrix量化，支持多种格式用于文本生成。用户可在LM Studio中运行这些量化模型，选择合适版本以优化内存与性能。推荐Q6_K_L、Q5_K_L等高质量版本，适用于嵌入与输出权重要求高的场景。支持ARM芯片的Q4_0_X_X版本提供显著加速。使用huggingface-cli简单易用，确保资源充足以提升体验。

slowllama - 在Apple和nVidia设备上微调Llama2和CodeLLama模型

CodeLLamaGPUGithubLlama2M1/M2设备slowllama开源项目

slowllama是一个专注于微调Llama2和CodeLLama模型的开源项目，支持70B/35B模型版本，并可在Apple M1/M2设备（如Macbook Air、Mac Mini）或消费级nVidia GPU上运行。通过将模型部分数据转储到SSD或主内存，该项目避免使用量化技巧，优化正向和反向传递性能。采用LoRA方法限制参数更新，操作步骤详尽，包括依赖安装、模型下载和配置脚本，是在资源有限环境下进行大模型微调的理想选择。

Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型，兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式

Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型

项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集，兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口，支持多种硬件配置，用户可快速下载与测试。

LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台

GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门

LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具，支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度，支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练，并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外，新版本还增加了PiSSA算法，且支持多种开发平台如Colab和DSW，适合高质量文本生成和智能应用开发。

Llama-2-13b-hf - Meta开源的130亿参数语言模型适用于多种NLP任务

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Llama-2-13b-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型在2万亿tokens的公开数据上预训练,采用优化的Transformer架构。它支持对话、问答、文本生成等多种NLP任务。与Llama 1相比,Llama 2在代码、常识推理、世界知识等基准测试中表现更佳。此模型开源可用于商业和研究,为AI应用开发奠定了基础。

codellama - 基于Llama 2的多功能代码生成模型

AI编程Code LlamaGithub代码生成大语言模型开源模型开源项目

Code Llama是基于Llama 2开发的代码语言模型系列，提供多种功能变体。这些模型支持代码补全、处理大规模输入和零样本指令跟随。项目包含基础模型、Python专用模型和指令跟随模型，参数规模从7B到34B不等。经过16k令牌序列训练，模型在处理长达100k令牌的输入时表现优异。Code Llama为开发者提供了适用于多种编程任务的代码生成工具。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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