Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF

ARM推理优化与量化模型文件的综合指南

llama.cpp 量化开源项目模型 Github 质量优化 Huggingface Tiger-Gemma-9B-v3 模型下载

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。

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介绍相关项目

EfficientQAT - 高效量化训练技术助力大型语言模型压缩

EfficientQATGithubPyTorch大语言模型开源项目模型压缩量化训练

EfficientQAT是一种针对大型语言模型的量化训练技术。该技术采用两阶段训练方法,包括分块训练所有参数和端到端训练量化参数,在压缩模型大小的同时保持性能。EfficientQAT支持GPTQ和BitBLAS等多种量化格式,已成功应用于Llama和Mistral等模型系列,有效降低模型存储需求,为大型语言模型的部署提供了实用方案。

Upstage-Llama-2-70B-instruct-v2-AWQ - 先进的低比特量化技术优化文本生成模型

GithubHuggingfaceLlama 2 70B Instruct v2Upstage开源项目文本生成模型量化

Upstage通过AWQ模型实现高效的4比特量化，相较于GPTQ提供更快的推理速度。AWQ支持高吞吐量的多用户服务器环境，可在更小的GPU上运行，从而降低部署成本。此外，模型在多项基准测试中表现卓越，能够在单个48GB GPU上运行70B模型，便于快速部署。了解更多关于该模型的性能和应用场景。

OmniQuant - 简便高效的大型语言模型量化技术

GithubLLaMAOmniQuant大语言模型开源项目量化高效QAT

OmniQuant是一种高效的量化技术，支持多种大型语言模型（LLM）的权重和激活量化，包括LLaMa和OPT等。其实现了4位及更低精度的权重量化，并通过MLC-LLM优化在多种硬件设备上的推理性能和内存占用。此外，项目还支持Mixtral和Falcon模型的压缩应用，大幅降低内存需求，提高运行效率。

Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - Llama 3系列8B指令模型性能超越前代70B版本

GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理

Meta发布的Llama 3系列8B指令模型在15万亿多样化语料上训练,代码数据量是前代的4倍。采用GQA技术提升大上下文处理能力,性能超越Llama 2的70B版本。该模型在对话、问答和编程等任务表现出色,支持自定义系统提示以适应不同应用场景。

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GPTQ-Marlin-4bit - 量化版4-bit模型采用GPTQ提升效率及性能

4-bitGPTQGithubHuggingfaceTinyLlama开源项目模型配置量化

该项目使用AutoGPTQ以4-bit Marlin格式对大型语言模型进行量化，旨在提升性能与效率。量化配置涵盖4位量化、128组大小及0.01%阻尼比等技术细节，适用于寻求高效深度学习模型的用户，为复杂任务提供节省资源的方案。

llama-3-8b - 优化Llama 3 效率提升内存占用减少

AI绘图GithubHuggingfaceLlama3内存使用开源项目性能优化模型模型微调

llama-3-8b项目通过Unsloth技术在Colab平台上提供免费调优服务，支持包括Llama-3 8b和Gemma 7b在内的多种模型。项目以简单操作为特征，使模型在提升两倍以上速度和减少70%内存使用的同时，满足模型高效更新需求，适用于开发者和研究人员。所有笔记本友好初学者，并支持数据集和框架的多样性导出与上传。

awesome-model-quantization - 全面的模型量化研究资源

Awesome Model QuantizationBiBenchEfficient_AIGC_RepoGithubMQBenchSurvey of Quantization开源项目

此项目汇集了关于模型量化的各类论文、文档和代码，为研究者提供丰富的参考资源。内容包括二值化和量化方法的调研、基准测试，以及生成模型的压缩和加速技术。项目持续更新，并欢迎对未收录研究成果的贡献。感谢所有已作出贡献的研究者。

rwkv.cpp - 多精度量化推理和CPU优化的大语言模型

GithubPythonRWKVcuBLASggmlhipBLAS开源项目

该项目将RWKV-LM移植到ggerganov的ggml，支持FP32、FP16及量化的INT4、INT5和INT8推理，主要针对CPU使用，同时兼容cuBLAS。项目提供C库和Python封装。RWKV是一种不同于Transformer的大语言模型架构，只需前一步状态计算logits，适合长上下文使用。支持RWKV v5和v6模型以及LoRA检查点加载，适用于高质量和高性能需求的场景。

ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型，支持多种训练和量化方法

ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调

ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法，支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式，适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作，支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能，如强化学习和模型评估，满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。

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。

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