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medicine-LLM-13B-GGUF

专业级医学大语言模型GGUF格式量化版本

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。

Open_Gpt4_8x7B_v0.2-GGUF - 提供多格式兼容量化模型,提升推理效率
GGUFGithubHuggingfaceOpen Gpt4 8X7B V0.2rombo dawg开源项目模型模型兼容性量化
此项目提供GGUF格式的多精度量化模型文件,旨在优化CPU和GPU的推理效率。作为GGML的替代,GGUF与多种第三方UI和库兼容,支持多平台AI模型的高效运行。项目包含2至8位量化模型以满足不同精度与内存要求,适合多种场景需求。通过详细的下载指导,用户能快速找到适合的模型文件,并利用llama.cpp、text-generation-webui等高性能运行时实现模型在不同硬件上的高效推理。
CodeLlama-13B-GGUF - GGUF格式的创新特点与适用范围
CodeLlama 13BGithubHuggingfaceMeta开源项目机器学习模型模型格式量化
Meta推出的GGUF格式替代了GGML,优化了编码生成的效能和兼容性。它增强了标记处理和元数据支持,并适用于多种程序和库,如llama.cpp和text-generation-webui。这种格式推动了编码模型的发展,提供了便于GPU加速和降低内存需求的量化模型,提升了开发者的灵活性和解决方案质量。
WizardLM-13B-V1.2-GGUF - 引入GGUF格式,实现增强的Token化和特殊Token支持
GithubHuggingfaceWizardLM人工智能兼容性开源项目模型量化
WizardLM-13B-V1.2-GGUF采用llama.cpp团队发布的创新GGUF格式,替代传统的GGML。相比之下,GGUF在Token化和特殊Token支持方面更具优势,同时能够处理元数据,具有良好的扩展性。该模型兼容多种客户端和库,支持GPU加速,适合于多平台应用,提供高效推理。在量化参数选择上,该模型支持2至8位的CPU+GPU推理,以实现性能与质量的平衡。
llama-30b-supercot-GGUF - Llama 30B Supercot GGUF:多种量化格式与GPU加速
GPU加速GithubHuggingfaceLlama 30B Supercot开源项目新格式模型模型文件量化
GGUF格式的Llama 30B Supercot模型支持GPU加速,具备多个量化选项。由ausboss创建,提供多种格式适应不同需求,推荐Q4_K_M格式以实现性能与质量的平衡。GGUF是GGML的替代格式,兼容多种用户界面和库,如llama.cpp、text-generation-webui,适合于机器学习和AI领域应用。
Phind-CodeLlama-34B-v2-GGUF - 利用GGUF格式提升模型性能,兼容多平台GPU加速
CodeLlamaGPU加速GithubHuggingface开源项目文本生成格式转换模型模型量化
Phind's CodeLlama 34B v2采用GGUF格式,由llama.cpp团队在2023年8月21日推出替代GGML。GGUF实现了更优的标记化及特殊标记支持,并且具有可扩展性。兼容多种第三方界面与库(如text-generation-webui和KoboldCpp),并支持GPU加速。量化模型在保持高质量的同时降低了资源占用,适用多种场景,建议使用Q4_K_M与Q5_K_M模型以实现最佳性能及质量平衡。
guanaco-65B-GGUF - 解析新型GGUF格式及其多平台兼容性
GPU加速GithubGuanaco 65BHuggingfaceTim Dettmers开源项目模型模型格式量化
此项目涵盖了2023年8月21日由llama.cpp团队推出的GGUF格式,作为已停用的GGML格式的替代方案。该项目提供了多种比特的量化文件,适用于CPU和GPU的推理需求。用户能够通过多种客户端和库,如llama.cpp和text-generation-webui,下载并高效使用这些模型,提供本地及网络接口支持。所支持的量化方法包括GGML_TYPE_Q4_K,提供质量与性能的平衡。
JSL-MedLlama-3-8B-v1.0-GGUF - JSL-MedLlama-3-8B量化版本适应不同性能需求
GithubHuggingfaceJSL-MedLlama-3-8B-v1.0医学开源项目性能模型模型下载量化
项目提供多个适用于JSL-MedLlama-3-8B模型的量化方案,涵盖不同计算性能和存储需求。采用llama.cpp进行的量化涵盖从高到低的质量选项,满足不同设备资源条件。推荐使用Q5_K_M或Q4_K_M量化版本,以实现质量与性能的平衡,确保硬件资源的最佳利用和精准的医疗文本生成。
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。
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。
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。
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