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Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF

大语言模型多种量化版本集合 适配不同硬件配置

该项目提供了Qwen2.5-72B-Instruct模型的18种量化版本,文件大小范围为23GB至77GB。使用llama.cpp的最新量化技术,包括K-quants和I-quants系列。所有版本均经imatrix优化,并更新了上下文长度设置和分词器。项目还提供了详细的性能对比和设备兼容性指南,方便用户根据自身硬件配置选择合适版本。这些模型特别适合在LM Studio等推理引擎上运行。

Qwen2.5-14B-Instruct-bnb-4bit - 高效微调多语言模型,优化长文本生成
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth多语言支持开源项目模型模型微调长文本支持
Qwen2.5模型利用Unsloth方法优化指令微调过程,节省70%的内存,支持多种模型如Llama 3.1和Gemma 2。同时,提供易用的Google Colab工具,支持多语言和长文本处理,适用于生成长达8000字符的内容,并集成到Transformers库中,便于部署应用。
Qwen2-7B-Instruct-GGUF - 高效量化AI模型 多平台支持 便捷本地部署
GGUFGPU加速GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct开源项目文本生成模型模型量化
Qwen2-7B-Instruct-GGUF是Qwen2-7B-Instruct模型的GGUF格式量化版本。该模型支持2至8比特量化,可在llama.cpp、LM Studio等多个平台上本地部署。GGUF格式具有高效性能和广泛兼容性,便于在个人设备上进行AI文本生成。该项目为用户提供了多种比特率的量化选项,以适应不同的硬件环境和性能需求。
Qwen2.5-7B-bnb-4bit - 采用4bit量化技术加速Qwen2.5-7B模型并降低70%内存占用
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth大语言模型开源项目模型模型微调深度学习
基于Qwen2.5-7B的量化优化版本,通过4bit量化技术将内存占用降低70%。模型拥有76亿参数,具备128K上下文长度和29种语言处理能力,支持编码、数学运算和长文本生成等功能。该版本在保持原有性能的同时实现轻量化部署,可用于后续的模型微调与定制开发。
Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ - 优化的大规模语言模型,支持长文本处理与多语言生成
GithubHuggingfaceQwenQwen2.5多语言支持开源项目指令跟随模型长文本处理
Qwen2.5 增强版在知识获取、编程和数学能力上有显著提升,支持最大128K的长文本处理及29种语言,优化用于指令追踪和生成结构化数据,尤其适合聊天机器人应用。
Qwen2.5-32B-AGI-Q6_K-GGUF - 通量计算优化的高性能大语言模型本地部署
GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5llama.cpp大型语言模型开源项目模型模型转换
该项目提供了GGUF格式转换的Qwen2.5-32B-AGI模型,支持通过llama.cpp实现本地高效部署和推理。模型采用Q6_K量化方案,在维持性能的同时显著减少资源消耗。项目支持通过brew快速安装llama.cpp或源码编译部署,并提供命令行界面和服务器模式两种运行选项,为本地化大模型应用提供灵活解决方案。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-GGUF - Llama-3.1-Nemotron-70B多级量化模型适配不同硬件
GPUGithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF人工智能开源项目模型语言模型量化
该项目为Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF模型提供多种量化版本,涵盖Q8_0至IQ1_M级别。针对不同硬件和性能需求,项目提供详细的文件选择指南,并包含模型提示格式及下载方法说明。用户可根据设备选择适合的版本,便于快速部署和使用。
Qwen2.5-7B-Instruct - 高效微调和内存优化的多语言大模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目微调模型长文本处理
Qwen2.5-7B-Instruct是一款多语言支持的指令微调大语言模型。它具备128K tokens的上下文理解能力,可生成8K tokens长度文本,在代码、数学等领域表现突出。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面有显著提升。通过优化技术,模型微调速度提高2.2倍,同时减少62%内存使用,大幅提升了训练效率。
Replete-LLM-V2.5-Qwen-32b-GGUF - 量化模型文件下载指南,通过选择适合的文件优化性能
GithubHuggingfaceReplete-LLM-V2.5-Qwen-32b嵌入输出权重开源项目文本生成模型视觉处理量化
该项目使用llama.cpp工具进行模型量化,提供多种Replete-LLM-V2.5-Qwen-32b模型文件下载选项。每种文件类型均说明其特性,如高质量和性能等,并适应不同硬件环境,以帮助用户根据需求优化模型质量或速度。文件适用于多种RAM和VRAM配置,便于在不同系统中实现优异性能。
Qwen2.5-14B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5具备大规模多语言处理与长文本生成能力
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长上下文支持
Qwen2.5系列模型显著增强了编码与数学能力,支持128K令牌的长文本上下文,并可生成超过8K令牌的文本输出。提供29种语言的多语言支持,包括中、英文和其他主要语言。模型在系统提示多样性适应以及角色扮演和条件设置方面均有提升。指令调优的GPTQ 4-bit模型在处理结构化数据和生成结构化输出方面表现优秀。
Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF - Qwen2.5大模型在生成语言和指令处理方面的显著增强
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令遵循模型自然语言处理长上下文支持
Qwen2.5系列模型大幅提升了知识积累能力,尤其在编码和数学领域表现出色。其32B模型支持29种以上语言,擅长长文本生成和结构化数据理解。专为指令响应优化,能够在复杂系统提示下维持高效性能。Qwen2.5提供128K Token长上下文支持和8K Token生成能力,拓展了角色模拟应用场景。
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