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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。

Qwen1.5-0.5B - 大规模多语言模型支持32K上下文长度
GithubHuggingfaceQwen1.5上下文长度多语言支持开源项目模型模型规模语言模型
Qwen1.5是Qwen2的测试版,作为一款基于Transformer的解码器语言模型,该项目在大规模数据上进行预训练。模型规模涵盖0.5B至72B的密集模型及14B的MoE模型,共8种规格。Qwen1.5在对话性能、多语言支持方面有显著提升,所有模型均可稳定支持32K上下文长度。技术上采用SwiGLU激活、注意力QKV偏置等,并优化了多语言和代码适配的分词器。
Qwen2-72B-Instruct-AWQ - 先进的大规模语言模型 131K Token上下文长度
AWQGithubHuggingfaceQwen2大语言模型开源项目模型自然语言处理长文本处理
Qwen2-72B-Instruct-AWQ是一个支持131,072个token上下文长度的大规模语言模型。该模型在语言理解、生成、多语言、编码、数学和推理等方面表现优异,采用改进的Transformer架构。模型经过大规模数据预训练和微调,可通过Python快速部署使用。
Qwen2.5-14B-Instruct - 多语言支持的高性能指令微调模型
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理
Qwen2.5-14B-Instruct是Qwen2.5系列中的14B参数指令微调大语言模型,支持29种以上语言。该模型在知识储备、编码和数学能力方面有显著提升,在指令跟随、长文本生成和结构化数据理解等领域表现卓越。它支持128K的上下文长度和8K的生成长度,采用RoPE和SwiGLU等先进架构,提供高效的多语言自然语言处理能力。
Qwen1.5-1.8B - 多语言大规模语言模型支持32K上下文长度
GithubHuggingfaceQwen1.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理
Qwen1.5是Qwen2的预览版,基于Transformer架构开发的解码器语言模型。它推出了8种不同规模的模型版本,涵盖0.5B至72B的常规模型和一个14B的MoE模型。相较于前代产品,Qwen1.5在对话系统性能、多语言处理能力和32K长文本理解等方面均有显著改进。技术上,该模型采用了SwiGLU激活函数、注意力机制的QKV偏置和分组查询等创新方法,同时优化了针对多语言和编程代码的分词器。
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - 提升语言生成能力支持多语言的14B指令微调模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令调整模型语言模型长上下文支持
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF 模型在编码、数学和多语言支持方面表现卓越,能够生成最高达8K tokens的长文本,并支持128K的上下文长度。该模型适用于聊天与角色扮演,优化的指令跟随和结构化输出,覆盖29种语言,多语言能力强劲。为用户提供良好的长文本生成与结构化数据处理体验。
SqueezeLLM - 硬件资源优化下的大语言模型量化服务
GithubSqueezeLLM内存优化大语言模型开源项目模型压缩量化
SqueezeLLM通过密集与稀疏量化方法降低大语言模型的内存占用并提升性能,将权重矩阵拆分为易量化的密集组件和保留关键部分的稀疏组件,实现更小内存占用、相同延迟和更高精度。支持包括LLaMA、Vicuna和XGen在内的多个热门模型,提供3位和4位量化选项,适用于不同稀疏度水平。最新更新涵盖Mistral模型支持和自定义模型量化代码发布。
Qwen2-Audio - 大规模音频语言模型 支持语音交互和音频理解
GithubQwen2-Audio多语言支持开源项目语音翻译语音识别音频分析
Qwen2-Audio是一款先进的音频语言模型,可处理多种音频输入并执行分析或生成文本响应。该模型提供语音交互和音频分析两种功能,在13项基准测试中展现出色性能,包括语音识别、翻译和情感分析等任务。目前已发布Qwen2-Audio-7B和Qwen2-Audio-7B-Instruct两个版本。
MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践
DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练
MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程,涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型,利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本,并包含多GPU训练指南,为中文大语言模型开发提供了实用参考。
llm-awq - 激活感知权重量化技术实现大语言模型高效压缩与加速
AWQGithubLLM开源项目模型量化视觉语言模型边缘设备
AWQ是一种高效的大语言模型低比特权重量化技术,支持INT3/4量化,适用于指令微调和多模态模型。它提供预计算模型库、内存高效的4位线性层和快速推理CUDA内核。AWQ使TinyChat可在边缘设备上实现大模型高效本地推理。该技术已被Google、Amazon等采用,并获MLSys 2024最佳论文奖。
Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型,兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式
Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型
项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集,兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口,支持多种硬件配置,用户可快速下载与测试。
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