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Qwen2.5-Math-72B-Instruct-GGUF

Llamacpp在Qwen2.5-Math代码量化中的应用

量化开源项目ARM芯片模型GithubHuggingfaceQwen2.5-Math-72B-InstructHugging Face性能

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。

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AutoGPTQ是基于GPTQ算法的LLM量化工具包，支持多种模型类型和硬件平台的推理优化，整合Marlin与Exllama内核，提升推理速度与性能，适合在资源受限环境中部署高效的语言模型。
Qwen1.5-0.5B - 大规模多语言模型支持32K上下文长度
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Qwen1.5-1.8B - 多语言大规模语言模型支持32K上下文长度
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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。
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GithubQwen2人工智能大语言模型开源项目模型训练自然语言处理
Qwen2是阿里巴巴发布的大规模语言模型系列，规模从0.5B到72B不等。支持27种语言，在编码和数学等领域表现优异。Qwen2-7B-Instruct和Qwen2-72B-Instruct模型的上下文长度达128K，显著增强长文本处理能力。项目提供多种部署选项，包括本地运行和规模化推理，并支持模型量化和微调。
exllama - 为现代GPU优化的快速内存高效Llama实现
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ExLlama是一个基于Python/C++/CUDA的独立实现,针对4位GPTQ权重进行了优化,旨在提高现代GPU上的运行速度和内存效率。该项目支持NVIDIA 30系列及更新的GPU,可处理Llama、Koala和WizardLM等多种大型语言模型。ExLlama具备基准测试、聊天机器人示例和Web界面等功能,同时支持Docker部署。尽管仍在开发中,项目已展现出卓越的性能和效率。
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。
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