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TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3-AWQ

高效量化方法助力多用户场景下的快速推理

该项目采用AWQ低位量化方法,提高了多用户服务器场景下的Transformers推理速度和效率。相比GPTQ,AWQ在减少部署成本的同时,能够使用更小的GPU进行推理。TinyLlama模型支持4-bit量化,并兼容vLLM与Huggingface TGI插件,高效应对高并发需求。在Zhang Peiyuan的开发下,该模型适合计算和内存资源有限的开源项目部署。

llama-2-tiny-random - 小型架构高效实现文本生成
GithubHuggingfaceLlama-2Pythontransformers开源项目文本生成模型模型初始化
基于Llama-2-7b-chat-hf配置进行随机初始化,通过修改隐藏层、注意力头等参数设置,以低资源消耗实现文本生成,适合低成本运算的研究及开发场景。
tiny-random-Llama-3 - 基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的微型化语言模型
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3-8B-Instructtransformers开源开源项目模型自然语言处理
tiny-random-Llama-3是Meta-Llama-3-8B-Instruct模型的微型化版本,旨在降低模型规模并简化部署过程。该项目基于Transformers库开发,采用Apache 2.0开源许可。虽然不支持直接推理,但为开发者提供了一个探索和实验大型语言模型缩小版本的轻量级选择。
AQLM - 加性量化技术实现大型语言模型高效压缩
AQLMGithubPyTorch大语言模型开源项目推理量化
AQLM项目开发了一种名为加性量化的新技术,可将大型语言模型压缩至原规模的1/16左右,同时基本保持原始性能。该技术适用于LLaMA、Mistral和Mixtral等多种模型架构,并提供了预量化模型。项目包含PyTorch实现代码、使用教程和推理优化方案,为大规模语言模型的实际应用提供了新思路。
Llama-2-13b-chat-hf - Meta开发的130亿参数大语言模型支持多种自然语言处理任务
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型对话系统开源项目模型模型训练
Llama-2-13b-chat-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型经过对话任务微调,在多项基准测试中表现优异,支持文本生成、问答等自然语言处理任务。Llama-2采用公开数据集训练,不含Meta用户数据,提供商业许可。此Hugging Face版本便于研究和开发使用。
distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能
Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目
通过分布式计算技术,分散大型语言模型(LLMs)的工作负载到多个设备上,即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态,用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群,实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构,提供简便的设置和操作方法,用户可以在本地运行大规模语言模型。
airllm - 在单个4GB GPU上运行70B大模型,无需量化和蒸馏
AirLLMGithubLlama3.1大语言模型开源项目推理优化模型压缩
AirLLM优化了推理内存使用,使70B大模型能在单个4GB GPU上运行,无需量化、蒸馏或剪枝。同时,8GB显存可运行405B的Llama3.1。支持多种模型压缩方式,推理速度可提升至3倍。兼容多种大模型,提供详细配置和案例,支持在MacOS上运行。
Qwen-7B-Chat-Int4 - 大规模语言模型的高效应用
GithubHuggingfaceQwen-7B-Chat中文评测开源项目模型模型量化训练数据通义千问
Qwen-7B-Chat-Int4由阿里云基于Transformer架构开发,利用对齐机制和广泛的数据集进行训练,更新版在语言理解及数学和代码任务中表现出色。模型在多个任务中展现出较高的推理速度和低显存占用得益于其广泛预训练数据和先进的量化技术。优化后的分词器及加速方案便于多语言应用。更多信息请参见官方GitHub库。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 量化的语言模型版本,促进文本生成与信息获取
GithubHugging FaceHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored内幕交易开源项目文本生成模型量化
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF项目是一个未过滤的量化语言模型版本,增强了文本生成的多样性和信息获取效率。通过llama.cpp的量化处理,该模型在保持高效性能的同时输出高质量响应。其特点包括在敏感话题上的信息提供更全面,响应拒绝次数少。支持研究和开发中的多场景应用,用户可以在相关平台上进行交互,实现从文本生成到信息提取的多领域应用。
Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1 - 专为繁中对话与任务优化的AI模型
GithubHuggingfaceLlama3-TAIDE台灣文化多輪對話开源项目模型生成式人工智能辦公室常用任務
Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1基于Meta的LLaMA3-8b,专为繁体中文交流和任务设计而优化。融合台湾语言和文化,通过精细的指令微调提升多轮问答和办公任务表现。模型提供繁体中文数据训练和4bit量化版本,适合对话和任务辅助,强调可靠性和应用性,增强台湾文化背景知识,为生成式AI领域带来重要推动。
tiny-random-llama - 小型LLM训练与优化开源框架
Apache 2.0GithubHuggingface代码共享开源许可开源项目模型版权软件协议
tiny-random-llama是一个开源的小型语言模型训练和优化框架。它简化了模型结构和训练流程,适用于资源受限环境和快速迭代场景。该项目为开发者提供了高效实验和部署小型LLM的工具,有助于推动AI研究和应用的发展。
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