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phi-2-GGUF

以多平台兼容性著称的高效GGUF格式模型

探讨2023年8月由llama.cpp团队引入的微软Phi 2项目GGUF格式。页面包含详细的使用指南和应用案例,适合文本生成和推理。Phi 2具备跨平台兼容性和多种量化选项,支持GPU加速,是自然语言处理的良好选择。

LLaVA-pp - 结合先进模型的视觉能力扩展与演示
GithubHugging FaceLLaMA-3LLaVA++MBZUAIPhi-3开源项目
LLaVA-pp项目整合了Phi-3 Mini Instruct和LLaMA-3 Instruct模型,提升了视觉模型的能力。用户可通过Hugging Face Spaces和在线演示了解LLaMA-3-V和Phi-3-V的更新和结果。项目包含多种预训练及微调模型,支持学术任务和指令跟随应用。
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B-GGUF - 结合先进AI技术的对话与功能调用模型
GithubHermes 2HuggingfaceRLHF函数调用合并模型开源项目模型结构化输出
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B是通过RLHF优化的模型,结合了超级智能AI和Llama-3的优势,可实现对话和结构化数据的生成。其支持多轮对话与功能调用的ChatML格式,为用户提供灵活的交互模式,适用于多种使用场景。其功能强大且接口设计直观,在语义理解和信息整合方面表现出色,适合需要综合AI能力的专业应用。
Halu-8B-Llama3-v0.35-GGUF - Halu-8B-Llama3-v0.35量化版本选择指南,助力性能优化
GithubHalu-8B-Llama3-v0.35Huggingfacehuggingface-clitransformers开源项目文本生成模型量化
项目Halu-8B-Llama3-v0.35提供多种量化版本,通过不同的量化类型优化模型性能,以适应各类RAM和VRAM的需求。可选择K-quants或I-quants,满足特定场景下的性能需求。高质量的I-quants适用于CPU和Apple Metal,性能优于传统K-quants但不兼容Vulcan,并附有详细的性能图表和量化指南,帮助选择适合的量化版本。
quantized-models - 提供多源量化模型以提升大语言模型推理效率
GithubHuggingfacequantized-modelstransformers大型语言模型开源项目文本生成推理模型量化模型
quantized-models项目整合了多种来源的量化模型,旨在提高大语言模型的推理效率。模型支持者包括TheBloke、LoneStriker、Meta Llama等,提供gguf、exl2格式的支持。用户可通过transformers库便捷地进行文本生成,这些模型按现状发布,需遵循其各自的许可协议。
Phi-3-medium-4k-instruct-abliterated-v3 - 增强文本生成模型性能的正交化方法
GithubHuggingfacePhi-3-medium-4k-instruct多语言开源项目模型模型改进正交化特征消融
采用正交化技术的Phi-3模型旨在减少拒绝响应,同时保持知识完整性。该方法通过权重调整消除拒绝特征,比传统微调更为精确高效。新版本Phi-3参考最新研究方法,减少错觉并提高模型稳定性。这一技术改进不仅是重要升级,也是未来深度学习模型优化的方向。
InferLLM - 轻量化语言模型推理框架,兼容多种模型格式和设备
GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率
InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架,源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手,并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU,可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector,并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理,适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。
DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF - DeepSeek量化聊天模型介绍与常用配置
DeepSeek-V2-Lite-ChatGithubHuggingfaceLlamaEdge开源项目模型系统消息质量损失量化模型
DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF通过多种量化版本适配多样需求,其中推荐Q5_K_M版本以保证质量。用户可通过LlamaEdge实现模型运行,并根据多种上下文配置,应对不同应用场景。
gemma-2b - 轻量级开源语言模型实现高效文本生成
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Gemma-2b是Google开发的轻量级开源语言模型,采用Gemini技术。这个2B参数的基础版本可在资源受限环境中部署,支持问答、摘要和推理等文本生成任务。模型在多项基准测试中表现优异,并重视伦理和安全。Gemma-2b为开发者提供微调和创新机会,推动AI技术普及。
vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台
GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量
vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台,具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型,兼容多种硬件设备,支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。
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