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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。

gguf-tools - 处理和解析GGUF文件的实用工具库
APIGGUFGithub开源项目机器学习模型比较量化
该工具库正在开发中,专注于处理和解析GGUF文件。它提供详细的键值对和张量信息展示、文件比较和张量细节检查等功能。gguf-tools旨在为机器学习领域提供多种实现方案,帮助理解和使用GGUF格式,提升模型操作和分析的效率。该工具展示了如何在实际应用中使用库,并将来计划加入更多有趣且实用的示例和功能。
flux.1-lite-8B-alpha-gguf - 量化模型转化与图像生成的精准实现
FreepikGithubHuggingface图像生成开源项目文本到图像模型量化非商业许可
通过GGUF转换,该项目实现了Freepik/flux.1-lite-8B-alpha模型的量化版本。该量化模型适用于ComfyUI-GGUF自定义节点的图像生成及文本转图像任务,同时遵循原始的限制和许可条款。模型文件需要存放在ComfyUI/models/unet路径下,安装说明请参见GitHub页面。该模型的量化转换有助于图像生成的灵活性。
MedicalGPT - 优化医疗GPT模型,提升医疗对话系统的响应与精确性
GithubMedicalGPT医患对话医疗大模型开源项目强化学习微调
MedicalGPT项目采用多阶段方法如增量预训练、精细微调及奖励建模强化学习,优化医疗GPT模型,增强医疗对话与问答系统的性能。模型以人类反馈为基础,通过直接偏好优化和强化学习策略,调整生成对话的质量与人类偏好的契合度,提供科学准确的医疗咨询,项目持续接入先进的医疗语言处理技术,应对医疗领域的需求变化。
ehartford-WizardLM-Uncensored-Falcon-40b-gguf - 探讨Falcon模型的量化技术与兼容性提升
GithubHuggingfaceK-量化WizardLM-Uncensored-Falcon-40bgguf格式开源项目模型量化变量
本项目探讨了如何通过结合传统与现代量化技术提升Falcon 7B模型的性能与效率。虽然Falcon 40b模型已完全支持K-Quantisation,该方法还通过回退机制扩大以前不兼容模型层的支持范围。这样用户可以在文件大小不变的情况下提高输出质量或在更小的文件下保持性能。项目还讨论了gguf文件格式的应用,介绍了当前支持该格式的软件和多种量化文件选项。
Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF - 支持29种语言的多功能语言处理模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型生成长文本量化
Qwen2.5系列大幅提升了编码、数学和指令跟随能力,支持长上下文的多语言处理,覆盖29种语言。该模型以GGUF格式提供因果语言模型,支持预训练和后训练,非常适合灵活的对话设计。其指令调整能力强,能有效应对多样化的系统提示,尤其在生成结构化输出(如JSON)方面表现突出。模型具备0.49B参数,24层结构,支持多种量化方法。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w8a8 - 量化优化的多语言文本生成模型
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3vLLM多语言开源项目文本生成模型量化
该模型通过INT8量化优化,实现了GPU内存效率和计算吞吐量的提升,支持多语言文本生成,适用于商业和研究中的辅助聊天任务。在多个基准测试中,该模型实现了超越未量化模型的恢复率,尤其在OpenLLM和HumanEval测试中表现突出。使用GPTQ算法进行量化,有效降低了内存和磁盘的占用。可通过vLLM后端快速部署,并支持OpenAI兼容服务。
PMC-LLaMA - 开源医疗大语言模型推动医学智能研究
GithubPMC-LLaMA医学问答医疗语言模型开源项目指令微调预训练
PMC-LLaMA是一个基于医学文献预训练和指令微调的开源大语言模型。该模型在USMLE、MedMCQA等医学测试中表现优异,能够有效处理医学问答和相关查询。PMC-LLaMA为研究人员提供了便利的使用和开发平台,促进医学人工智能研究的进展。
Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B-GGUF - Llama-3.1量化模型实现优化文本生成
GithubHuggingfaceLlama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8BRAM开源项目数据集文本生成模型量化
Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B使用llama.cpp进行量化,以优化文本生成功能。项目提供多种量化方案,如Q6_K_L和Q5_K_L,适应不同内存条件,特别推荐Q6_K_L用于嵌入及输出权重以获取优异表现。用户可以使用huggingface-cli快捷下载所需文件,并通过Q4_0_X_X对ARM芯片进行性能优化。此项目提供详细决策指南,帮助选择合适的量化版本。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8 - FP8量化优化的Meta-Llama-3-70B指令模型实现高效部署
FP8GithubHuggingfaceLlama3vLLM大语言模型开源项目模型量化
Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8是一个经FP8量化优化的大型语言模型。通过AutoFP8技术,该模型将参数位数从16减至8,大幅降低存储和GPU内存需求。在OpenLLM基准测试中,其平均得分为79.16,与原始模型的79.51相近。这个英语助手式聊天模型适用于商业和研究领域,可通过vLLM后端实现高效部署。
Mixtral-8x7B-v0.1-GGUF - Mixtral模型的多平台兼容量化文件
GithubHuggingfaceMistral AIMixtral 8X7B开源项目推理模型模型格式量化
Mixtral GGUF模型文件采用新量化格式,支持2至8位模型,适用于多平台的CPU和GPU推理。文件兼容llama.cpp、KoboldCpp和LM Studio等平台。由Mistral AI创建,Apache-2.0协议许可,支持多语言,高效推理。
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