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Behemoth-123B-v1-GGUF

多种量化策略优化文本生成模型效率

Behemoth-123B-v1-GGUF 项目运用 Llamacpp imatrix 技术进行模型量化,支持从 Q8_0 到 IQ1_M 的多种格式,适应不同硬件环境。项目涵盖多种文件种类,量化质量和大小各异,从高质到低质,满足多样使用需求。用户可根据 RAM 和 VRAM 选择合适文件,平衡速度与质量的追求。Q8_0 格式在嵌入和输出权重方面的质量表现突出,而适用于 ARM 芯片的 Q4_0_X_X 格式则显著提升运算速度,尤其适合低内存硬件。

Ministral-3b-instruct-GGUF - 更高效的量化语言模型,为文本生成带来显著性能提升
Apache 2.0GithubHuggingfaceNLPtransformers开源项目模型模型量化语言模型
Ministral-3b-instruct-GGUF是一个基于llama.cpp的高效量化模型,专为Ministral系列的3B参数设计优化,并从Mistral-7B进行微调。它使用混合数据集,主要用于英语文本生成。通过量化技术,该模型在保持精度的同时,显著减少了存储和计算需求,理想应用于高效文本生成场景。项目遵循Apache 2.0许可协议,以确保合规使用。
Upstage-Llama-2-70B-instruct-v2-AWQ - 先进的低比特量化技术优化文本生成模型
GithubHuggingfaceLlama 2 70B Instruct v2Upstage开源项目文本生成模型量化
Upstage通过AWQ模型实现高效的4比特量化,相较于GPTQ提供更快的推理速度。AWQ支持高吞吐量的多用户服务器环境,可在更小的GPU上运行,从而降低部署成本。此外,模型在多项基准测试中表现卓越,能够在单个48GB GPU上运行70B模型,便于快速部署。了解更多关于该模型的性能和应用场景。
Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF - Llama-3.1-8B-Lexi开源量化模型概览
GithubHuggingfaceLlama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2开源项目权重模型模型文件量化高质量
项目介绍了Llama-3.1-8B-Lexi不同量化模型版本,涵盖从高性能到轻量化版本。基于llama.cpp的imatrix量化选项,模型支持在LM Studio中运行。项目提供从完整F32权重到轻量化IQ2_M版本的多种选择,适合不同内存及质量需求的用户,并提供详细的下载和性能指引,帮助在系统RAM与GPU VRAM间找到平衡。
Reasoning-0.5b-GGUF - 量化推理模型优化文本生成效果
GithubHuggingfaceReasoning-0.5bllama.cpp嵌入/输出权重开源项目文本生成模型量化
页面介绍了Reasoning-0.5b模型的多种量化版本,优化了ARM及其他平台的推理速度与性能。在LM Studio运行模型有助于在低RAM环境下展现性能优势。内容包括量化文件的特性、推荐下载链接、使用建议,以及在不同计算平台上的应用效果。用户通过huggingface-cli可依据硬件资源选择合适模型,提升性能效率。
Qwen2-1.5B-Instruct-GGUF - Qwen2-1.5B指令模型的GGUF格式压缩版本
GGUFGithubHuggingfaceQwen人工智能开源项目模型语言模型量化模型
本项目提供Qwen2-1.5B-Instruct模型的GGUF格式文件,包含多种量化级别。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,取代了旧有的GGML。这些文件兼容多个支持GGUF的平台,如llama.cpp和LM Studio,便于高效本地部署和推理。项目提供多种选择,可适应不同性能和资源需求。
dolphin-2.6-mistral-7B-GGUF - 兼容多平台的量化AI模型格式
Dolphin 2.6 Mistral 7BGithubHuggingface开源项目文件下载模型模型兼容性深度学习框架量化
该项目提供多平台兼容的GGUF格式模型文件,包括对GGML的量化替代方案,支持多种比特量化,适用于Windows、Linux和macOS平台的模型推理和GPU加速。用户可以选择合适的量化参数文件,并通过多种工具和命令行进行下载和运行,提升模型推理性能。
Llama-3-8B-Instruct-64k-GGUF - 指令调优型64k上下文窗口大语言模型
GGUFGithubHuggingfaceLlama开源项目文本生成本地部署模型量化模型
Llama-3-8B-Instruct-64k-GGUF 是一款采用 GGUF 格式量化的指令调优大语言模型。该模型支持 2 至 8 位多种量化精度,具有 64k 上下文窗口,适用于长文本处理任务。它可通过多种开源工具使用,如命令行接口、Python 库和 Web 界面等,在各类硬件上实现高效运行。
Yi-Coder-1.5B-Chat-GGUF - 高性能编程助手模型的GGUF量化版本
GGUFGithubHuggingfaceYi-Coder人工智能开源项目文本生成模型模型格式
Yi-Coder-1.5B-Chat-GGUF是01-ai/Yi-Coder-1.5B-Chat模型的GGUF格式量化版本,支持2-bit至8-bit多种精度。该模型适用于多种GGUF兼容框架,专注代码生成和编程辅助。它可在本地设备高效运行,为开发者提供AI编程支持。
DeepSeek-V2.5-GGUF - 大规模语言模型的GGUF量化版本集合适用于本地部署
DeepSeek-V2.5GGUF格式GithubHuggingfaceLLM推理大语言模型开源项目模型量化模型
本项目提供DeepSeek-V2.5模型的多种GGUF量化版本,适合本地部署。量化版本从250GB高精度到61GB轻量,满足不同硬件需求。项目详述各版本特点、大小和用途,并附选择指南。用户可依据硬件条件和性能需求,选择合适的量化版本,实现大规模语言模型的高效本地部署。
Phi-3.5-mini-instruct-GGUF - Microsoft Phi-3.5-mini模型的GGUF格式多位宽量化版本
GGUFGithubHuggingfacePhi-3.5开源项目文本生成本地部署模型量化模型
此项目提供Microsoft Phi-3.5-mini-instruct模型的GGUF格式量化版本。GGUF是llama.cpp团队推出的新格式,取代了GGML。支持2-bit至8-bit多种量化位宽,兼容多个GGUF支持工具,如llama.cpp和LM Studio。这些工具具备GPU加速和Web界面,便于本地部署和使用大型语言模型。
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