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Behemoth-123B-v1-GGUF

多种量化策略优化文本生成模型效率

Github量化模型开源项目性能优化Huggingface模型下载文本生成Behemoth-123B-v1

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。

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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
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项目通过4bit量化模型和Unsloth技术，优化Llama系列模型的性能。用户可在Google Colab上进行简单操作，免费获取如Gemma、Mistral、TinyLlama等模型，并实现性能提升和内存节省。以Llama 2为例，其推理速度可提高2.2倍，内存使用减少43%。项目适合初学者，支持导出为GGUF和vLLM格式，可上传至Hugging Face。
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Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF - 提升文本生成技术的精度和合规性
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