Logo
Project Icon

Phi-3-medium-128k-instruct-GGUF

Phi-3-medium-128k-instruct模型的多硬件平台适配与量化选项

llama.cpp自然语言处理量化开源项目模型GithubHuggingfacePhi-3-medium-128k-instruct模型下载

Phi-3-medium-128k-instruct项目以llama.cpp最新版本为基础，提供多种量化模型以适应不同内存与性能需求，支持包括Nvidia的cuBLAS、AMD的rocBLAS、CPU及Apple Metal在内的多种硬件平台。推荐使用Q6_K_L和Q5_K_M版本以实现高精度场景需求。用户可利用huggingface-cli选择性下载所需模型，以达到速度与质量的最佳平衡。

访问官网访问官网GithubGithubHuggingfaceHuggingface
介绍相关项目
Phi-3.1-mini-128k-instruct-GGUF - 量化指导优化内存资源使用
GithubHuggingfacePhi-3-mini-128k-instruct下载文件开源项目模型模型选择量化高质量
项目利用llama.cpp和imatrix技术对模型进行量化，提供适合不同内存需求的文件。用户可通过huggingface-cli根据硬件选择量化格式，实现速度与质量平衡。同时，项目提供特性图表以指引用户选择‘I-quant’或‘K-quant’方法，满足不同硬件环境性能要求。
Phi-3.5-mini-instruct-GGUF - 高性能微软小型语言模型的量化方案
ARM芯片GGUFGithubHuggingfacePhi-3.5-mini-instruct开源项目模型模型权重量化
该项目基于llama.cpp框架,对Microsoft Phi-3.5-mini-instruct模型进行GGUF格式量化,提供从Q2到Q8等多个精度版本。每个量化版本都针对不同硬件平台进行了优化,包括针对ARM芯片的特殊优化版本。项目提供完整的模型特性对比和选择指南,帮助开发者根据实际需求选择合适的量化版本。
Phi-3.1-mini-4k-instruct-GGUF - Phi-3.1-mini-4k-instruct量化技术在文本生成中的应用
GithubHuggingfaceNLPPhi-3.1-mini-4k-instruct开源项目数据集文件下载模型量化
该项目通过llama.cpp进行模型量化，提供多种量化文件选项，涵盖从高质量到适合低内存设备的多种场景。项目详细介绍了如何选择量化文件，并提供了在不同硬件环境下的最佳实践，对于有技术需求的用户，项目提供了功能特性对比分析，帮助理解量化与优化策略。
Phi-3.5-mini-instruct_Uncensored-GGUF - 优化的量化模型提供多种压缩方案支持不同运行环境
GGUFGithubHuggingfaceLLMPhi-3.5llama.cpp开源项目模型量化
该项目基于llama.cpp框架，将Phi-3.5-mini-instruct模型转换为GGUF格式，提供从F16到IQ2_M共19种量化版本。模型文件大小范围在1.32GB至7.64GB之间，适配CPU和GPU环境。Q6_K、Q5_K系列及IQ4_XS等版本在性能与体积上表现均衡，可根据硬件配置选择适合的版本使用。
Phi-3-medium-128k-instruct-quantized.w8a16 - 优化为INT8的14亿参数开源模型，提升计算效率
GithubHuggingfacePhi-3-medium-128k-instructvLLM开源项目文本生成模型模型优化量化
Phi-3模型的量化版本，通过将权重量化为INT8，将参数位数从16减少至8，约减少50%的磁盘和GPU使用，仍保有高性能。专为英语商业与研究用设计，不适用于违法行为。支持在vLLM和Transformers中高效部署，平均分数74.04逼近未量化版本。在OpenLLM基准中展现优异准确性与恢复能力。
Phi-3-mini-4k-instruct-llamafile - 提供跨平台AI权重，实现高效文本生成
AI模型GithubHuggingfacePhi-3-mini-4k-instruct开源项目推理能力模型责任感考量量化格式
Phi-3-Mini-4K-Instruct项目采用llamafile格式，提供可在Linux、MacOS、Windows等多平台运行的AI权重，适用于文本生成任务。其优化推理能力在语言理解、数学和代码等领域表现优异，尤其在内存和计算资源受限环境中有效。使用者需结合具体场景考虑模型适用性及潜在限制。
Phi-3-medium-128k-instruct-quantized.w4a16 - Phi-3量化优化文本生成模型，支持多场景应用
GithubHuggingfaceOpenLLMPhi-3llmcompressor开源项目模型神经魔法量化
Phi-3中型量化模型专注于优化英语文本生成，适用于商业与研究领域。通过INT4权重量化，减少存储与内存消耗，提高了部署效率。支持GPTQ算法下的量化，并可在vLLM与Transformers框架中高效运行，于OpenLLM基准测试中展现优异表现，适合用于多种对话场景。
llama-3-cat-8b-instruct-v1-GGUF - 文本生成模型的量化选择
GithubHuggingfacellama.cpp开源项目文件下载模型模型性能质量选择量化
此项目通过llama.cpp进行模型量化，以满足多样化的硬件限制需求。量化文件选择从Q8_0到IQ1_S不等，推荐使用Q6_K和Q5_K_M文件。使用huggingface-cli可方便下载所需文件。I-quant和K-quant适应不同硬件，特别在低于Q4时，I-quant表现出色。支持CPU和Apple Metal，需注意性能平衡。
Phi-3-mini-4k-instruct - 高效节省内存的模型微调策略，快速实现量化优化
GithubHuggingfacePhi-3免费微调内存优化开源项目机器学习模型量化模型
此项目通过Unsloth量化技术，提供高效的Mistral平台大模型微调方案，速度提升至2-5倍，内存占用降低至50-70%。提供的Colab笔记本支持Phi-3、Llama 3、Gemma 2等多种模型，简单易用，适合初学者。用户可以节省计算资源，并将微调后的模型导出至GGUF或上传至Hugging Face，方便成果共享。
Phi-3-medium-4k-instruct - 轻量级多任务语言模型
GithubHuggingfacePhi-3大语言模型开源项目指令微调推理能力模型自然语言处理
Phi-3-medium-4k-instruct是一个14B参数的轻量级开源语言模型,在常识、语言理解、数学和编码等多项基准测试中表现优异。该模型采用高质量合成数据和公开数据训练,经过指令微调和安全优化,支持4K上下文长度。它适用于内存/计算受限环境和低延迟场景,可广泛应用于商业和研究领域。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号