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

Llamacpp在Qwen2.5-Math代码量化中的应用

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。

CodeLlama-34B-GGUF - 340亿参数的代码生成与理解模型
CodeLlamaGGUFGithubHuggingfacellama.cpp代码生成开源项目模型量化
CodeLlama-34B-GGUF是Meta的CodeLlama 34B模型的GGUF量化版本,专门用于代码生成和理解。模型参数量340亿,支持多种量化等级,可在CPU和GPU上推理。TheBloke提供多个GGUF文件,兼容llama.cpp等推理框架。用户可根据设备选择合适版本,轻松部署这个强大的代码AI助手。适用于代码补全、bug修复等多种开发任务,提高编程效率。
Qwen2.5-0.5B-Instruct-bnb-4bit - 提升多语言长文本生成与指令跟随能力,改善结构化数据处理
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth优化训练多语言支持大语言模型开源项目模型
Qwen2.5语言模型系列在知识、编码和数学上取得进步,支持29种语言和128K词的长文本生成。其指令跟随和结构化数据处理经过优化,提升生成JSON等输出的效率。适用于多语言和复杂任务的场景,如代码生成和数据管理,通过改进训练架构提升性能和内存效率。
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。
Llama3-8B-1.58-100B-tokens-GGUF - Llama 3模型的GGUF格式优化版本
GithubHuggingfaceLlama3llama.cpp命令行界面开源项目推理模型模型转换
本项目提供Llama3-8B-1.58模型的GGUF格式版本,基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型转换而来。支持通过llama.cpp进行快速部署和推理,包括命令行界面和服务器模式。项目详细介绍了llama.cpp的安装、使用方法,以及从GitHub克隆和构建的步骤,方便开发者进行硬件优化和自定义配置。这一优化版本旨在提高模型的部署效率和推理性能。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5-Coder高效代码生成与长文本处理
GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-Coder代码生成开源项目模型量化长上下文支持
Qwen2.5-Coder项目通过5.5万亿训练令牌的使用,显著提升了代码生成、推理和修正能力。该模型支持长达128K的上下文长度,采用GPTQ 4位量化,并保持数学与通用能力优势。搭载transformers架构,具备RoPE和SwiGLU等技术,优化代码生成和处理过程。
Codestral-22B-v0.1-IMat-GGUF - Codestral-22B-v0.1量化模型及IMatrix文件下载指南
Codestral-22B-v0.1GithubHuggingfaceIMatrix下载步骤代码生成开源项目模型量化
Codestral-22B-v0.1项目提供了多种量化版本,包括Q8_0、Q6_K、Q4_K等,并支持IMatrix数据集的应用。用户可通过huggingface-cli下载这些文件,对于较大的文件,可使用gguf-split工具进行合并。更新版本修复了FIM标记缺失,并通过部分量化方法提升性能。项目涵盖的量化文件类型多样且灵活,满足不同的应用需求。
Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF - ARM推理优化与量化模型文件的综合指南
GithubHuggingfaceTiger-Gemma-9B-v3llama.cpp开源项目模型模型下载质量优化量化
Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF项目提供了一系列专为ARM推理优化的量化模型文件,格式涵盖f16至Q2_K。项目采用llama.cpp的imatrix方法确保模型的输出和嵌入权重高精度,并允许通过huggingface-cli灵活下载文件。用户可根据设备资源选择'I-quant'或'K-quant'格式,以平衡高性能和空间效率,适用于文本生成任务的开发与研究。
guanaco-65B-GGUF - 解析新型GGUF格式及其多平台兼容性
GPU加速GithubGuanaco 65BHuggingfaceTim Dettmers开源项目模型模型格式量化
此项目涵盖了2023年8月21日由llama.cpp团队推出的GGUF格式,作为已停用的GGML格式的替代方案。该项目提供了多种比特的量化文件,适用于CPU和GPU的推理需求。用户能够通过多种客户端和库,如llama.cpp和text-generation-webui,下载并高效使用这些模型,提供本地及网络接口支持。所支持的量化方法包括GGML_TYPE_Q4_K,提供质量与性能的平衡。
Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int8 - 支持多语种和长文本处理的先进AI模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令调优模型长文本处理
Qwen2.5的最新版通过改进知识、编码和数学能力,支持包括中文在内的29种语言,能够处理长文本并生成超过8K字符的文本。此72B参数的8位量化模型在指令遵循和结构化输出生成上有显著提升,有助于Chatbot角色扮演与多样化提示的实现。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 量化的语言模型版本,促进文本生成与信息获取
GithubHugging FaceHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored内幕交易开源项目文本生成模型量化
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF项目是一个未过滤的量化语言模型版本,增强了文本生成的多样性和信息获取效率。通过llama.cpp的量化处理,该模型在保持高效性能的同时输出高质量响应。其特点包括在敏感话题上的信息提供更全面,响应拒绝次数少。支持研究和开发中的多场景应用,用户可以在相关平台上进行交互,实现从文本生成到信息提取的多领域应用。
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