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Yi-1.5-34B-Chat-GGUF

多种量化选项助力Yi-1.5-34B-Chat模型优化

Yi-1.5-34B-ChatGithub开源项目量化系统要求下载Huggingface文件选择模型

本文介绍了Yi-1.5-34B-Chat模型的多种量化方法，通过llama.cpp的imatrix选项，为不同需求提供多种文件版本和质量等级。用户可依据硬件条件选择合适的量化文件，满足RAM与VRAM的需求。文中附有使用指导和性能比较图表链接，帮助用户在性能和文件大小间权衡。此外，还说明了I-quant和K-quant的区别及应用场景，便于用户在不同硬件环境中高效应用该文本生成模型。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
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Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型
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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。
Yi-1.5 - Yi模型的升级版，通过500B高质量语料预训练和300万样本微调而来
GithubYi-1.5人工智能大语言模型开源开源项目自然语言处理
Yi-1.5是Yi模型的升级版，通过500B高质量语料预训练和300万样本微调而来。它在编码、数学、推理和指令跟随方面有显著提升，同时保持了优秀的语言理解和阅读能力。该系列提供34B、9B和6B三种规模，支持多种部署方式和fine-tuning。Yi-1.5以Apache 2.0许可开源，为AI领域提供了强大灵活的大语言模型选择。
ChatGLM2-6B - 基于GLM技术开发的中英双语对话模型
ChatGLM2-6BGithub开源项目性能提升推理速度显存占用模型开源
ChatGLM2-6B，基于GLM技术开发的中英双语对话模型，1.4T中英数据预训练后展现出改善的多语言处理效果，支持长达32K的上下文长度，新技术支持更快的推理速度和更好的对话体验。适用于学术研究和商业应用，如聊天机器人和客服AI，提供技术支持与灵活部署方案。
chatglm_finetuning - ChatGLM模型微调教程
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本项目提供详细的ChatGLM系列模型微调教程，支持全参数训练、Lora、AdaLora、IA3及P-Tuning-V2等方法。涵盖最新更新，如支持accelerator和colossalai训练，解除chatglm-6b-int4全参训练限制等。项目包含数据处理、推理脚本及多种训练参数设置，适合深度学习研究与应用。
ChatGLM-6B - 高效灵活的开源双语对话模型的本地部署与定制
AI对话ChatGLM-6BGithub中英双语大语言模型开源开源项目
ChatGLM-6B是一款开源的中英双语对话语言模型，采用GLM架构，拥有62亿参数。该模型支持低资源设备部署，6GB显存即可运行。经过约1T标识符训练和多种技术优化，ChatGLM-6B能生成贴近人类偏好的回答。模型提供高效参数微调方法，便于开发者进行应用定制。该项目完全开放学术研究，同时允许免费商业使用，致力于推动大模型技术进步。
hqq - 无需校准数据即可快速精确量化大模型的工具
8,4,3,2,1 bitsCUDAGithubHQQtorch.compile开源项目模型量化
HQQ是一种无需校准数据即可快速精确量化大模型的工具，支持从8bit到1bit的多种量化模式。兼容LLMs和视觉模型，并与多种优化的CUDA和Triton内核兼容，同时支持PEFT训练和Pytorch编译，提升推理和训练速度。详细基准测试和使用指南请访问官方博客。
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。
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GithubLlamaOpenChat人工智能开源开源项目语言模型
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ChatLM-mini-Chinese - 小参数中文对话模型，支持低显存预训练，优化SFT和DPO性能
ChatLM-Chinese-0.2BGithubHuggingfaceRLHF优化SFT微调开源项目预训练
ChatLM-mini-Chinese是一个小参数中文生成式语言模型项目。模型参数为0.2B，最低4GB显存即可实现预训练，512MB显存可进行推理。项目公开预训练和优化数据集，包括SFT微调和DPO偏好优化，支持多种下游任务。基于Huggingface NLP框架，自实现trainer，支持单机单卡及多卡训练，并可断点续训。此项目优化了内存和显存的使用，为硬件资源不足的用户提供了一种高效的中文对话解决方案。
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