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TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF

TinyLlama 轻量级语言模型的量化优化版

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF是经量化处理的轻量级语言模型,提供多种量化方法和文件大小。支持CPU和GPU推理,兼容多种客户端和库。适用于资源受限环境,在保持性能的同时显著缩小模型体积。用户可根据需求选择量化版本,平衡模型大小和质量。

Llama-2-70B-Chat-GGUF - 支持文本生成与特殊符号的先进开源模型
GithubHuggingfaceLlama 2兼容性开源项目文本生成模型模型文件量化方法
Llama 2 70B Chat项目采用全新GGUF格式,取代已弃用的GGML格式,提升标记化与特殊符号支持功能。此项目由Meta Llama 2开发,兼容多种UI与库,支持多平台GPU加速应用,在文本生成与性能方面提供明显改善。GGUF格式还具备元数据支持,具备更强的扩展性,适用于复杂多变的应用场景。
Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.2-GGUF - Llama-3-8B的GGUF格式量化模型
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3大型语言模型开源项目文本生成模型量化
Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.2模型的GGUF格式量化版本,提供2-bit至8-bit多级量化选项。该版本显著减小模型体积和内存需求,同时维持性能。采用ChatML提示模板,兼容多种GGUF格式支持工具,如llama.cpp和LM Studio。此轻量化版本使大型语言模型能在更多设备上本地运行,扩展了应用范围。
llama2_7b_chat_uncensored-GGUF - Llama2 7B Chat Uncensored的多样化推理兼容性
GithubHuggingfaceLlama2 7B Chat Uncensored下载兼容性开源项目模型量化
项目主要提供Llama2 7B Chat Uncensored模型的GGUF格式,这是由llama.cpp团队在2023年引入的格式,具备更强的分词能力和扩展功能。用户可利用该项目在CPU和GPU上进行推理,并支持多款兼容的第三方UI和库,如text-generation-webui和KoboldCpp等,这些支持GPU加速的接口使用户选择和使用不同模型版本更加便捷,优化推理效率以及减少质量损失。
TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1195k-token-2.5T - TinyLlama项目中的1.1B模型实现高效计算
GithubHuggingfaceLLama 2TinyLlama优化开源项目模型模型参数预训练
TinyLlama通过创新方法,在2.5万亿tokens数据集上实现预训练,紧凑的1.1B参数设计提高了计算和内存效率,适用于多种开源项目。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 3B参数指令微调语言模型的高效GGUF量化版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama人工智能开源项目模型量化
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型的GGUF量化版本,提供从1.6GB到7.3GB不等的多种量化类型。量化后的模型大小显著减小,便于部署使用,同时尽可能保持原模型性能。项目包含详细的量化版本说明、使用指南和常见问题解答,有助于用户选择适合的版本。
TinyLLama-v0 - 基于Llama架构的轻量级开源文本生成模型TinyLLama
GithubHuggingfaceLlamaTinyStories开源项目模型模型训练神经网络自然语言处理
TinyLLama-v0是一个基于Llama架构的轻量级语言模型项目,重现了TinyStories-1M的功能。项目提供完整训练流程,包括数据准备、模型训练和验证脚本。它使用open_llama_3b分词器,在40GB A100 GPU上训练3小时/轮,共9小时。虽处于概念验证阶段,存在长文本截断等限制,但TinyLLama-v0为开发者提供了探索小型语言模型的平台。项目包含演示脚本和验证工具,适用于文本生成等自然语言处理任务研究。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - Llama 3.1多语言指令模型的量化版本
GGUFGithubHuggingfaceMeta-Llamallama.cpp人工智能开源项目模型量化
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF是Llama 3.1模型的量化版本,使用llama.cpp技术实现。该项目提供多种精度的模型文件,从32GB的全精度到4GB的低精度,适应不同硬件需求。模型支持英语、德语、法语等多语言指令任务,可用于对话和问答。用户可选择合适的量化版本,在保持性能的同时优化资源使用。
Llama-2-70B-Chat-GPTQ - 多量化参数优化的对话生成模型
GithubHuggingfaceLlama 2对话优化对话模型开源项目模型生成文本模型量化
Llama-2-Chat是Meta Llama 2的预训练和微调文本生成模型,专为对话场景优化。在基准测试中表现优异,可与一些知名闭源模型相媲美。GPTQ版本提供多种量化参数,适配不同硬件配置,实现VRAM利用率最大化和优质推理。支持灵活下载分支供用户选择最佳量化配置。
TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1431k-3T - 快速训练的轻量级1.1B参数Llama模型
GithubHuggingfaceTinyLlama开源项目性能评估模型语言模型预训练
TinyLlama-1.1B是一个在3万亿个token上预训练的小型Llama模型。采用Llama 2架构,该模型用16个A100 GPU在90天内完成训练,展现高效性。紧凑设计适合资源受限场景,在多项基准测试中表现不俗,可轻松集成到基于Llama的开源项目中。
Llama-3.2-1B-Instruct-Uncensored-GGUF - Llama小型无审查语言模型的量化实现
GGUFGithubHuggingfaceLlamatransformers开源项目模型语言模型量化模型
这是针对Llama-3.2-1B-Instruct-Uncensored模型的GGUF量化项目,提供从Q2_K到f16在内的多种量化版本。模型文件大小范围在0.7GB至2.6GB之间,通过不同的量化方案平衡了性能与存储空间。项目包含完整的性能对比数据和使用文档,方便开发者根据实际需求选择合适的模型版本。
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