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dolphin-2.6-mistral-7B-GGUF

兼容多平台的量化AI模型格式

该项目提供多平台兼容的GGUF格式模型文件,包括对GGML的量化替代方案,支持多种比特量化,适用于Windows、Linux和macOS平台的模型推理和GPU加速。用户可以选择合适的量化参数文件,并通过多种工具和命令行进行下载和运行,提升模型推理性能。

Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF - ARM推理优化与量化模型文件的综合指南
GithubHuggingfaceTiger-Gemma-9B-v3llama.cpp开源项目模型模型下载质量优化量化
Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF项目提供了一系列专为ARM推理优化的量化模型文件,格式涵盖f16至Q2_K。项目采用llama.cpp的imatrix方法确保模型的输出和嵌入权重高精度,并允许通过huggingface-cli灵活下载文件。用户可根据设备资源选择'I-quant'或'K-quant'格式,以平衡高性能和空间效率,适用于文本生成任务的开发与研究。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - 多语言高性能指令型语言模型的GGUF量化方案
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407大型语言模型开源项目提示模板模型模型量化硬件需求
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF是Mistral AI和NVIDIA联合开发的指令微调大语言模型的量化版本。该模型支持多语言处理,性能优于同等规模模型。项目提供多种GGUF量化方案,文件大小从4.79GB到24.50GB不等,适用于不同硬件配置,方便在各类设备上部署。
MadMix-Unleashed-12B-i1-GGUF - MadMix-Unleashed-12B模型量化文件的使用与性能分析
GithubHugging FaceHuggingfaceMadMix-Unleashed-12B开源项目服务器模型量化
项目MadMix-Unleashed-12B提供多种量化文件,适用于不同应用需求。量化文件如i1-IQ1_S和i1-IQ1_M等,可以根据性能和质量要求进行选择。文档中详细阐述了GGUF文件的使用方法,并提供了使用说明和质量比较。感谢nethype GmbH和@nicoboss的技术支持,他们的贡献提升了量化模型的质量。
Behemoth-123B-v1-GGUF - 多种量化策略优化文本生成模型效率
Behemoth-123B-v1GithubHuggingface开源项目性能优化文本生成模型模型下载量化
Behemoth-123B-v1-GGUF 项目运用 Llamacpp imatrix 技术进行模型量化,支持从 Q8_0 到 IQ1_M 的多种格式,适应不同硬件环境。项目涵盖多种文件种类,量化质量和大小各异,从高质到低质,满足多样使用需求。用户可根据 RAM 和 VRAM 选择合适文件,平衡速度与质量的追求。Q8_0 格式在嵌入和输出权重方面的质量表现突出,而适用于 ARM 芯片的 Q4_0_X_X 格式则显著提升运算速度,尤其适合低内存硬件。
medicine-LLM-13B-GGUF - 专业级医学大语言模型GGUF格式量化版本
GGUFGithubHuggingfaceMedicine LLM医学人工智能大语言模型开源项目模型模型量化
本项目提供AdaptLLM开发的Medicine LLM 13B模型的GGUF量化版本。GGUF是llama.cpp团队推出的新格式,替代了旧有的GGML。项目包含2位到8位精度的多种量化版本,可适应不同硬件配置和性能需求。GGUF文件兼容多种客户端和库,便于用户灵活使用。量化版本在优化资源使用的同时,也保证了模型质量。
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-GGUF - Mixtral-8x7B多语言模型的GGUF量化版本
AI模型GGUFGithubHuggingfaceMistral AIMixtral 8X7B开源项目模型量化
本项目提供Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型的GGUF量化版本。GGUF格式支持CPU和GPU高效推理,项目包含2至8比特多种量化等级文件。模型支持英、法、意、德、西等语言,适用多种NLP任务。用户可通过llama.cpp等工具便捷运行这些模型。
Codestral-22B-v0.1-IMat-GGUF - Codestral-22B-v0.1量化模型及IMatrix文件下载指南
Codestral-22B-v0.1GithubHuggingfaceIMatrix下载步骤代码生成开源项目模型量化
Codestral-22B-v0.1项目提供了多种量化版本,包括Q8_0、Q6_K、Q4_K等,并支持IMatrix数据集的应用。用户可通过huggingface-cli下载这些文件,对于较大的文件,可使用gguf-split工具进行合并。更新版本修复了FIM标记缺失,并通过部分量化方法提升性能。项目涵盖的量化文件类型多样且灵活,满足不同的应用需求。
Hermes-3-Llama-3.1-70B-Uncensored-GGUF - 静态与多变量量化技术在Hermes-3-Llama模型中的应用
GithubHermes-3-Llama-3.1-70B-UncensoredHugging FaceHuggingfacetransformers工作站开源项目模型量化
Hermes-3-Llama-3.1-70B-Uncensored项目提供多种量化文件类型,包括更优的IQ-quants,适用于不同的性能需求。用户可参考TheBloke的材料了解GGUF文件的使用方法。不同的量化文件按大小排序,推荐使用性能较佳的Q4_K_S文件。项目特别感谢nethype GmbH提供的技术支持。
CodeLlama-13B-Instruct-GGUF - 探索GGUF在高效处理与兼容性上的独特优势
CodeLlama 13B InstructGPU加速GithubHuggingface开源项目文本生成模型模型量化编程助手
CodeLlama 13B Instruct项目引入了由llama.cpp团队开发的GGUF格式,提供了比GGML更优的解决方案。在标记分词、特殊标记及元数据支持方面有所改进,并提供多种量化模型选项,从Python到Web UI的广泛兼容性及GPU加速支持,使其成为性能与便捷性的优秀结合。
dolphin-2.7-mixtral-8x7b - 灵活的AI模型助力编码任务,增强开发效能与合规
DolphinGithubHuggingfaceMixtral图灵测试开源项目模型编程训练模型
Dolphin 2.7是Dolphin-2.5/2.6的升级版,通过transformers库的Mixtral修正和门层调整,提升了性能。该模型在编码任务中表现优异,同时进行去偏见处理以提高合规性。需注意模型对用户请求的高度顺从性,建议用户自行设置合规层确保安全。项目由Convai资助,适用于多种高效和合规的AI应用。
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