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deepseek-coder-33B-instruct-AWQ

高性能AWQ量化版本的代码生成AI助手

DeepSeek Coder 33B Instruct模型的AWQ量化版本由TheBloke制作,在保持原模型性能的同时显著降低内存占用。该模型基于2T代码和语言数据训练,支持多种编程语言的代码生成、补全和填充。用户可通过text-generation-webui、vLLM和HuggingFace TGI等工具进行模型推理,适合在资源受限环境中部署使用。

deepseek-coder-33B-instruct-GGUF - DeepSeek Coder 33B Instruct模型GGUF量化版本
AI编程助手Deepseek CoderGGUFGithubHuggingfacellama.cpp开源项目模型量化
本项目提供DeepSeek Coder 33B Instruct模型的GGUF量化版本。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,替代了旧有的GGML。该模型专注于计算机科学领域,不回答政治敏感或安全隐私等无关问题。项目包含多种量化参数选项,支持CPU和GPU推理,兼容多种第三方界面和库。用户可根据硬件配置和使用需求选择适合的量化版本。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct - 卓越代码生成能力和128K长文本支持
GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder人工智能代码生成大型语言模型开源项目模型长文本处理
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct是基于Qwen2.5开发的代码专用大语言模型。该模型在代码生成、推理和修复方面表现出色,为代码智能体等实际应用奠定了坚实基础。模型支持处理高达128K tokens的长文本,拥有7.61B参数,采用因果语言模型架构。除了增强编码能力,它还在数学和通用任务中保持了优秀表现。开发者可通过简洁的代码示例快速上手使用此模型进行文本生成。
Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ - 支持128K长文本的多语言量化大模型
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言处理大语言模型开源项目模型量化模型
Qwen2.5-32B指令微调模型经AWQ量化后参数量达32.5B,显著增强了编程和数学计算能力。模型支持29种语言交互,可处理128K tokens长文本,具备结构化数据理解和JSON生成等核心功能。基于transformers架构开发,通过量化技术实现高效部署,适用于大规模AI应用场景。
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base-GGUF - 文本生成量化模型的高效选择方案
DeepSeek-Coder-V2-Lite-BaseGithubHuggingfacegguf格式开源项目文件下载模型量化高质量模型
该项目通过llama.cpp和imatrix技术对文本生成模型进行量化处理,为不同硬件配置提供优化选择。模型文件允许根据RAM和VRAM大小选择最佳方案,从而提升运行效率。K-quants在多数应用中表现理想,而I-quants提供更优性能但在硬件兼容性上有特定要求。项目提供的工具和文档为用户在进行文本生成任务的过程中提供指导,帮助选择兼顾速度与质量的量化模型。
aiXcoder-7B - 多语言代码生成模型 提高开发效率与代码质量
AI编程GithubaiXcoder-7B代码生成大语言模型开源项目模型训练
aiXcoder-7B是一个支持多种编程语言的代码生成模型。该模型在代码补全、理解和生成方面表现优异,经过1.2万亿唯一标记的训练,采用了针对实际代码生成场景的预训练任务和上下文信息设计。aiXcoder-7B提高了代码补全和生成的效率与准确性,未来还将优化测试用例生成和代码调试等功能,为开发者提供更全面的编程支持。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5-Coder高效代码生成与长文本处理
GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-Coder代码生成开源项目模型量化长上下文支持
Qwen2.5-Coder项目通过5.5万亿训练令牌的使用,显著提升了代码生成、推理和修正能力。该模型支持长达128K的上下文长度,采用GPTQ 4位量化,并保持数学与通用能力优势。搭载transformers架构,具备RoPE和SwiGLU等技术,优化代码生成和处理过程。
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。
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF - DeepSeek推出的全新MoE模型,专注编码指令与代码补全
DeepSeek-Coder-V2-Lite-InstructGithubHuggingface开源项目指令模型社区编码
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct是DeepSeek推出的编码指令专用MoE架构模型,通过6万亿高质量编码数据训练,以增强编程和数学推理能力,支持128k超长上下文。在多项基准测试中表现出色,可用于指令跟随和代码补全。要求使用LM Studio 0.2.25及更高版本,并需禁用Flash attention以正常运行。
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-FP8 - FP8量化模型优化提高大语言模型部署效率
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-FP8FP8GithubHuggingfacevLLM开源项目文本生成模型量化
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-FP8是一种经过FP8量化优化的模型,旨在提升商业与研究中英文聊天助手的效率。此优化通过减少参数位数,有效降低内存和存储器需求,达到了79.60的HumanEval+基准测试得分。在vLLM 0.5.2及以上版本中实现高效部署。
Replete-Coder-Llama3-8B-GGUF - 基于llama.cpp优化的高效量化方法提升文本生成性能
GithubHuggingfaceReplete-Coder-Llama3-8B开源项目数据集文本生成模型模型压缩量化
该开源项目利用llama.cpp进行模型量化,适用于HumanEval和AI2推理挑战等任务,提供多种量化选项如Q8_0和Q6_K,适应不同内存要求,同时优化性能表现。I-quant量化在低于Q4时表现良好,用户可依据自己的设备内存和GPU VRAM选择合适的量化格式,通过huggingface-cli便捷获取所需文件。
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