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Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4-Bit

利用GPTQ量化优化模型性能的新方法

Astronomer的4比特量化模型通过GPTQ技术减少VRAM占用至不足6GB,比原始模型节省近10GB。此优化提高了延迟和吞吐量,即便在较便宜的Nvidia T4、K80或RTX 4070 GPU上也能实现高效性能。量化过程基于AutoGPTQ,并按照最佳实践进行,使用wikitext数据集以减小精度损失。此外,针对vLLM和oobabooga平台提供详细配置指南,以有效解决加载问题。

Midnight-Miqu-70B-v1.5-4bit - 为大规模语言模型提供高效4位量化部署方案
AI模型压缩AWQGithubHuggingfaceMidnight-Miqu-70Blmdeploy开源项目模型量化模型
Midnight-Miqu-70B-v1.5-4bit是一个经过lmdeploy工具优化的4位量化模型,旨在实现大规模语言模型的高效部署。该项目通过自动量化技术显著减小模型体积,同时保持性能稳定。这为在资源受限环境中部署强大语言模型提供了实用解决方案,可应用于多种自然语言处理任务。
aya-23-8B-GGUF - 更精细的文本生成量化选项分析
GithubHuggingfacetransformers开源项目文本生成模型质心量化
项目使用最先进的llama.cpp imatrix量化技术,支持多语言文本生成。多种量化格式,例如Q8_0和紧凑型IQ系列,提供应用的灵活性。用户依据硬件选择文件,以优化性能。创新量化处理为多语言文本生成提供了更高效的实现路径。
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。
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。
Llama-3.2-1B-Instruct-4bit - 精简高效的多语言文本生成工具
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta可接受使用政策开源项目机器学习模型许可协议
Llama-3.2-1B-Instruct-4bit是从Meta的Llama 3.2-1B-Instruct模型转换为MLX格式的产品,支持包括英语、德语、法语在内的多语言文本生成。引入4bit量化技术以提升运行效率与支持更大输入扩展。提供便捷的Python接口以实现文本生成,适合对话系统和内容创作等应用。遵循Meta的社区许可协议以确保合法使用。
fsdp_qlora - 量化技术实现大型语言模型的高效训练
FSDPGithubLLMQLoRA开源项目微调量化
fsdp_qlora项目结合FSDP与量化LoRA,实现了在有限显存GPU上高效训练大型语言模型。支持HQQ和bitsandbytes的4位量化、LoRA、DoRA等多种策略,大幅降低内存占用。项目提供详细文档,便于快速上手使用。该方法使在消费级GPU上训练70B参数模型成为可能,为大模型研究提供了实用工具。
CodeLlama-34B-GGUF - 340亿参数的代码生成与理解模型
CodeLlamaGGUFGithubHuggingfacellama.cpp代码生成开源项目模型量化
CodeLlama-34B-GGUF是Meta的CodeLlama 34B模型的GGUF量化版本,专门用于代码生成和理解。模型参数量340亿,支持多种量化等级,可在CPU和GPU上推理。TheBloke提供多个GGUF文件,兼容llama.cpp等推理框架。用户可根据设备选择合适版本,轻松部署这个强大的代码AI助手。适用于代码补全、bug修复等多种开发任务,提高编程效率。
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。
Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF - 提升文本生成技术的精度和合规性
GithubHuggingfaceLlama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2准确性开源项目未过滤模型量化
基于Llama-3.1-8B-Instruct的项目,旨在提高文本生成的精确性和合规性,并遵循Meta的Llama 3.1社区协议。量化的Lexi模型在多种数据集上评估,IFEval数据集精度达77.92%。用户可自定义系统提示以优化效果,建议在服务部署前添加对齐层以确保合规。使用生成内容时需谨慎负责。
Meta-Llama-3-70B-Instruct - Meta开发的700亿参数指令微调大语言模型用于对话和生成
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-70B-Instruct是Meta公司开发的700亿参数大语言模型,经指令微调优化对话能力。模型支持8k上下文长度,采用GQA架构提升推理效率。在多项基准测试中表现出色,具有良好的实用性和安全性。该模型可用于构建对话助手等自然语言生成任务,支持商业和研究用途。模型提供商业许可,可通过Transformers或原生llama3代码库使用。
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