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Replete-Coder-Llama3-8B-GGUF

基于llama.cpp优化的高效量化方法提升文本生成性能

量化Replete-Coder-Llama3-8B开源项目模型Huggingface模型压缩文本生成数据集Github

该开源项目利用llama.cpp进行模型量化，适用于HumanEval和AI2推理挑战等任务，提供多种量化选项如Q8_0和Q6_K，适应不同内存要求，同时优化性能表现。I-quant量化在低于Q4时表现良好，用户可依据自己的设备内存和GPU VRAM选择合适的量化格式，通过huggingface-cli便捷获取所需文件。

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qwen2.5-7b-ins-v3-GGUF - 量化优化AI模型的多样化选择指南
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这是一个基于BitNet 1.58b架构的语言模型，通过对Llama-3-8B-Instruct进行微调开发。模型在FineWeb-edu数据集上完成了1000亿token的训练，采用1e-5学习率。测评显示其部分性能指标接近原版Llama3 8B，体现了极限量化在大型语言模型领域的应用潜力。
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CodeLlama-7B-Instruct-GPTQ - 高性能代码编程助手 支持多种量化参数的GPU推理
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