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Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF

Llama-3.1-8B-Lexi开源量化模型概览

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。

llama-30b-supercot-GGUF - Llama 30B Supercot GGUF:多种量化格式与GPU加速
GPU加速GithubHuggingfaceLlama 30B Supercot开源项目新格式模型模型文件量化
GGUF格式的Llama 30B Supercot模型支持GPU加速,具备多个量化选项。由ausboss创建,提供多种格式适应不同需求,推荐Q4_K_M格式以实现性能与质量的平衡。GGUF是GGML的替代格式,兼容多种用户界面和库,如llama.cpp、text-generation-webui,适合于机器学习和AI领域应用。
Qwen2.5-Math-72B-Instruct-GGUF - Llamacpp在Qwen2.5-Math代码量化中的应用
ARM芯片GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-Math-72B-Instruct开源项目性能模型量化
项目应用llama.cpp对Qwen2.5-Math模型进行量化,提供多种量化格式以适应不同硬件配置。更新包括改进的分词器,涵盖高至极低质量的量化文件,适用于不同RAM和VRAM需求,并支持在ARM芯片上运行。使用K-quant和I-quant等量化方法,有助于优化模型性能与速度。下载和安装可通过huggingface-cli实现,灵活快捷。
Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4-Bit - 利用GPTQ量化优化模型性能的新方法
Apache AirflowGPTQGithubHuggingfaceMeta-Llama-3-8B-Instruct开源项目数据协调模型量化
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。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit - 4位量化Llama 3指令模型实现轻量级高性能自然语言处理
GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型卡片模型评估自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit是基于Llama 3架构的4位量化大型语言模型。通过GPTQ量化技术,该模型显著减小了体积和内存占用,同时维持了良好性能。它特别适合在资源受限环境下运行,如移动设备和边缘计算设备。该模型可用于文本生成、问答和对话等多种自然语言处理任务。研究者和开发者可以利用Hugging Face Transformers库轻松部署该模型进行推理或进一步微调。
Meta-Llama-3-8B-Instruct - Meta推出Llama 3系列大型语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3人工智能元模型大型语言模型开源项目模型自然语言生成
Llama 3是Meta开发的新一代大型语言模型系列,提供8B和70B两种参数规模。该模型针对对话场景进行优化,在行业基准测试中表现出色。Llama 3采用优化的Transformer架构,支持8k上下文长度,适用于助手式聊天和多种自然语言生成任务。模型开发过程注重提升实用性和安全性,可用于商业及研究目的。
Meta-Llama-3.1-405B-llamafile - Meta Llama 3.1 提供多平台兼容的开源语言模型
GithubHuggingfaceMeta多语言大语言模型安全性开源项目模型训练数据
Meta-Llama-3.1-405B是一个多语言开源模型,由Mozilla打包为llamafile格式,兼容Linux、MacOS、Windows等多操作系统。它提供128k的上下文窗口和强大的多语言处理能力,在行业基准测试中表现优异,适用于商业和研究用途。
llama-models - Meta推出的开放大型语言模型Llama
GithubLlama人工智能大语言模型开源开源项目自然语言处理
llama-models是Meta开发的开放大型语言模型项目,为AI开发者、研究人员和企业提供易用的工具。项目包含Llama 2、Llama 3和Llama 3.1等多个版本,支持不同模型规模和上下文长度。llama-models注重开放性、生态系统支持和安全性,为AI创新与负责任发展奠定基础。
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。
Llama-3.1-Unhinged-Vision-8B-GGUF - 新的多模态内容处理AI模型
GithubHuggingfaceLM StudioMeta Llama 3.1上下文多模态开源项目模型
此项目结合了Meta Llama 3.1 8B和mmprojector模型,具备128K上下文能力,可以在对话中准确区分多幅图像。这一模型已在LM Studio中应用,为复杂视觉数据处理提供了支持。
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。
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