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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-Chinese - Llama大模型中文社区
GithubLlama3Llama中文社区中文预训练模型开源项目模型微调社区活动
Llama中文社区致力于提供最先进的Llama中文模型优化技术,透过持续更新的Llama2和Llama3模型,支持更精准的中文处理。社区集结全球开发者与研究者,通过丰富的在线活动、专业讲座和技术交流,共同推动中文自然语言处理技术的创新与进步。Llama中文模型在技术进步和中文自然语言处理创新方面的影响。
codellama - 基于Llama 2的多功能代码生成模型
AI编程Code LlamaGithub代码生成大语言模型开源模型开源项目
Code Llama是基于Llama 2开发的代码语言模型系列,提供多种功能变体。这些模型支持代码补全、处理大规模输入和零样本指令跟随。项目包含基础模型、Python专用模型和指令跟随模型,参数规模从7B到34B不等。经过16k令牌序列训练,模型在处理长达100k令牌的输入时表现优异。Code Llama为开发者提供了适用于多种编程任务的代码生成工具。
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-openhermes-tr - 高效训练和优化的Llama模型应用
GithubHuggingfaceUnslothllamatransformers开源项目模型模型训练
这个开源项目演示了如何利用Unsloth框架和Huggingface的TRL库,加速Llama模型的训练过程。该模型专为文本生成和问答优化,具备高效的执行能力。尤其适用于需快速处理大规模文本数据的场景,如自然语言处理和人工智能开发。通过Python,用户可以简单地加载并使用模型,以实现高效的内容生成。该项目为技术指导和内容创作提供了高效、高质量的解决方案。
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。
bagel-8b-v1.0-GGUF - 多样化量化文件助力文本生成
GithubHuggingfaceRAM需求bagel-8b-v1.0开源项目文件下载模型模型量化高质量
bagel-8b-v1.0-GGUF项目通过llama.cpp量化技术,提供多种优化的模型文件,涵盖从高品质到低内存的多层次需求。用户可根据硬件条件选择合适的K-quants或I-quants版本,详细对比信息参见Artefact2的分析。
slowllama - 在Apple和nVidia设备上微调Llama2和CodeLLama模型
CodeLLamaGPUGithubLlama2M1/M2设备slowllama开源项目
slowllama是一个专注于微调Llama2和CodeLLama模型的开源项目,支持70B/35B模型版本,并可在Apple M1/M2设备(如Macbook Air、Mac Mini)或消费级nVidia GPU上运行。通过将模型部分数据转储到SSD或主内存,该项目避免使用量化技巧,优化正向和反向传递性能。采用LoRA方法限制参数更新,操作步骤详尽,包括依赖安装、模型下载和配置脚本,是在资源有限环境下进行大模型微调的理想选择。
Llama-2-70B-Chat-AWQ - 基于AWQ的4位量化法优化多用户环境推理效率
AI助手GithubHuggingfaceLlama 2Meta开源项目性能优化模型量化
AWQ是一种高效的四位量化方法,能够提升Transformer的推理速度。结合vLLM,该方案在多用户服务器中实现高吞吐量的并发推理。AWQ的优势包括支持使用较小的GPU进行运行,简化部署要求并降低整体成本。例如,一个70B模型可在一台48GB的GPU上运行,而无需使用两台80GB设备。尽管目前整体吞吐量仍低于未量化模型,AWQ提供了更灵活的硬件选择。
llama-30b - LLaMA-30b 模型权重,适用于非商业用途
GithubHuggingfaceLLaMA-30b开源项目权重模型许可证转换非商业用途
LLaMA-30b 模型权重下载页面。该模型适用于非商业应用,访客需通过表单申请权限后方可使用。页面提供帮助获取丢失的权重文件或将其转换为 Transformers 格式的指导。
Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-4bit - 支持中英文交流的跨语言模型功能
GithubHuggingfaceLlama3-8B-Chinese-Chat功能升级开源项目模型语言模型
Llama3-8B-Chinese-Chat提供了优化的语言模型,以支持中英文用户的交互。最新的v2.1版本的模型提升了角色扮演、函数调用和数学计算功能,并减少了中文回答中夹杂英文的现象。用户可以通过GitHub和HuggingFace平台获取使用指南,提供在线演示和多种模型版本以满足不同用户的需求。
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