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emeltal-collection

Emeltal开源模型仓库集成多款GGUF格式AI模型

emeltal-collection是一个GGUF格式AI模型仓库,集成了Dolphin、DeepSeek Coder等多个开源模型。模型参数规模从1.1B到72B不等,涵盖代码生成和对话等功能。该仓库旨在确保Emeltal项目所需模型的长期可用性,所有模型使用需遵循原始许可协议。

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。
gemma-2-2b-it-GGUF - Google Gemma模型的GGUF量化版本支持多种位宽
GGUFGithubHuggingface开源工具开源项目推理加速模型语言模型量化
本项目提供Google Gemma-2-2b-it模型的GGUF格式量化版本,支持2-bit至8-bit多种位宽。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,取代了旧有的GGML。该项目与多种支持GGUF的工具兼容,如llama.cpp和LM Studio等,这些工具提供命令行界面、服务器和图形用户界面等多种使用方式,并支持GPU加速,实现了高效灵活的本地模型应用。
WizardLM-1.0-Uncensored-CodeLlama-34B-GGUF - GGUF格式提供AI应用的新选择
AI助手GithubHuggingfaceWizardLM 1.0 Uncensored CodeLlama 34B开源项目模型模型格式模型量化量化方法
GGUF格式由llama.cpp团队在2023年8月推出,旨在取代不再支持的GGML格式。新格式提升了分词能力,支持特殊标记并包含元数据,设计得更加可扩展。多个客户端和库已兼容GGUF格式,例如llama.cpp、text-generation-webui和KoboldCpp等,为用户提供了更强大的AI模型选择和应用功能。此外,该项目包含具有不同量化参数的AWQ和GPTQ模型,用于GPU推理,并支持多位GGUF模型文件,以满足不同的应用场景需求。
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。
MN-12B-Mag-Mell-R1-GGUF - 优化的GGUF量化模型集合,提供多种量化精度选项和详细性能对比
GGUFGithubHuggingfaceMN-12B-Mag-Mell-R1开源项目机器学习模型模型压缩量化
MN-12B-Mag-Mell-R1模型的GGUF量化版本包含从Q2到Q8的多种精度选项,文件大小范围在4.9GB至13.1GB之间。Q4_K系列在速度和质量上达到较好平衡,Q8_0版本则提供最高质量表现。项目通过性能对比图表和详细说明,展示了各量化版本的特点及适用场景。
Meraj-Mini-GGUF - 多精度量化GGUF语言模型 适配多平台本地部署
GGUFGithubHuggingfacellama.cpp人工智能开源模型开源项目模型模型转换
Meraj-Mini-GGUF项目提供Meraj-Mini模型的GGUF格式版本,支持2-bit至8-bit量化精度。GGUF作为llama.cpp团队开发的新型模型格式,具备卓越性能和广泛兼容性。该模型可在LM Studio、text-generation-webui等主流平台运行,支持GPU加速,适合本地部署文本生成任务。项目兼容多种客户端和库,如llama.cpp、GPT4All等,为用户提供灵活的应用选择。
OpenCrystal-15B-L3-v2-i1-GGUF - 提供多种量化文件支持AI模型性能提升
GithubHuggingfaceOpenCrystal-15B-L3-v2nethype GmbHtransformers开源项目模型模型提供量化
OpenCrystal-15B-L3-v2-i1-GGUF项目提供多种GGUF量化文件,旨在优化AI模型的性能。不同的量化类型和大小让用户可以按照需求选择合适的设置,以提升模型运行速度或在资源有限的情况下提高输出质量。感谢nethype GmbH公司和@nicoboss对项目的技术支持。
CapybaraHermes-2.5-Mistral-7B-GGUF - 模型定量化文件与跨平台支持
CapyBaraHermes 2.5 Mistral 7BGPU加速GithubHuggingface兼容性开源项目模型模型量化
项目提供了CapyBaraHermes 2.5 Mistral 7B的GGUF格式模型文件,这些文件使用Massed Compute硬件进行量化。GGUF作为GGML的替代格式,支持多种客户端和库,如llama.cpp、text-generation-webui和KoboldCpp。用户可以选择不同的定量化文件,以确保在不同平台上的最佳性能和兼容性。项目还附有详细的下载和使用指南,适合在Python等多种环境中实现模型应用。
CodeLlama-7B-GGUF - 采用GGUF格式的CodeLlama 7B模型提高编码效率与多平台兼容性
CodeLlamaGithubHuggingfaceLLMMeta代码生成开源项目模型模型量化
该项目展示了Meta的CodeLlama 7B模型在GGUF格式中的优势,取代不再支持的GGML格式。GGUF提供了更好的标记和特别符号支持,并具有元数据和扩展性。适用于多种第三方客户端和库,如llama.cpp和text-generation-webui。量化模型可满足不同计算需求,实现CPU+GPU推理的最佳性能,适配多种平台,为高性能编码需求提供多样化解决方案。
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。
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