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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。

Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1-GGUF - AI模型量化方法提升硬件性能与资源效率
GithubHuggingfaceMistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1基于ARM的优化开源项目性能模型模型下载量化
通过llama.cpp进行量化优化,AI模型适用于各种RAM配置和资源受限环境。多种量化选项可供选择,从高质量到低资源占用,确保最佳性能表现。适用于ARM以及其他特定硬件,通过选择I-quant和K-quant格式实现速度与质量的平衡,优化AI推理性能。
Qwen1.5-0.5B-Chat - 轻量级多语言AI聊天模型 支持32K长文本处理
GithubHuggingfaceQwen1.5人工智能多语言支持开源项目模型自然语言处理语言模型
Qwen1.5-0.5B-Chat是通义千问系列推出的轻量级多语言AI聊天模型。该模型采用优化的Transformer架构,支持32K长文本处理,具备强大的多语言和代码理解能力。作为Qwen2的测试版,它无需依赖trust_remote_code,为开发者提供了便捷的自然语言处理解决方案。
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。
MobiLlama - 为资源受限设备提供高效的小型语言模型
GithubMobiLlama大语言模型小语言模型开源项目模型下载生成模型
MobiLlama项目提供一个高效的开源小型语言模型,适用于设备上处理、节能和低内存占用的需求。通过参数共享技术,MobiLlama从较大模型简化而来,降低了预训练和部署成本,实现了资源受限设备上高效处理语言任务。
llama-160m - 160M参数的轻量级LLaMA模型用于快速文本生成
GithubHuggingfaceLLaMASpecInfer开源项目模型模型训练深度学习自然语言处理
llama-160m是一个轻量级LLaMA类模型,拥有1.6亿参数,通过维基百科等数据集训练而成。作为SpecInfer论文中的小型推测模型基础,它在文本生成任务中展现潜力。尽管尚未全面评估,该模型为研究人员提供了快速推理和验证的工具,有望加速大型语言模型的服务效率。
OpenLLM - 一键部署开源LLM,支持企业级云部署和OpenAI兼容API
GithubOpenAI兼容APIOpenLLM云部署开源项目热门自托管LLM量化模型
OpenLLM为开发者提供一键部署各种开源大型语言模型(LLM)到企业级云环境的解决方案,支持OpenAI兼容的API端点。该项目集成最新的加速解码技术,并提供内置的ChatGPT界面,能够快速实现模型的互动和部署。用户只需简单的命令,即可本地运行或部署到云端,轻松管理和使用各种顶尖LLM,如Llama 3.1、Mistral和Qwen2等。
modelz-llm - 开源大语言模型推理服务器,支持本地和云端部署并兼容OpenAI API
GithubModelz LLMOpenAI兼容 API云原生开源LLMs开源项目自托管
Modelz LLM 是一款推理服务器,支持在本地或云端环境中运行开源大语言模型(LLM),如FastChat、LLaMA和ChatGLM,并兼容OpenAI API。用户可以通过OpenAI Python SDK或LangChain与模型交互,支持将不同LLM的Docker镜像部署在Kubernetes等云原生环境,便于开发者快速上手和灵活部署各种AI应用。
llama2_xs_460M_experimental - 了解LLaMA与LLaMa 2的小型实验版本及其精简模型参数
GithubHuggingfaceLLaMa 2MMLUTokenization大模型开源开源项目模型
项目呈现Meta AI的LLaMA与LLaMa 2开源重现版本,并采用缩小的模型参数:llama1_s为1.8B,llama2_xs为460M。训练基于RedPajama数据集,使用GPT2Tokenizer分词,支持通过HuggingFace Transformers库直接加载以及文本生成。模型在MMLU任务中表现评估,其中llama2_xs_460M在0-shot和5-shot中分别得21.13和26.39的分数。
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。
llama2.c - 轻量级Llama 2推理引擎 支持多平台高性能部署
AI模型GithubLlama 2人工智能开源项目自然语言处理
llama2.c是一个基于Llama 2的开源轻量级推理引擎,支持在Linux、BSD、macOS和Windows等多平台上运行。它提供高性能CPU和GPU推理,并可利用OpenBLAS、Intel MKL等加速库。该项目旨在通过部署小型网络化LLM,在资源受限环境(如学校图书馆)中实现AI应用,推动AI技术的普及和集体智能的发展。
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