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codegemma-1.1-7b-it-GGUF

文本生成的多样化量化模型选择

项目使用llama.cpp进行模型量化,提供多种模型版本以优化文本生成性能。用户可以依据硬件配置选择合适的模型版本,推荐选用Q6_K等高质量量化格式。多样化的模型版本在内存占用和性能表现之间提供灵活选择,适用于多种硬件平台。I-quant模型在较低量化级别上表现优异,适合需要高效运行的场景。

Llama-3.2-1B-Instruct-4bit - 精简高效的多语言文本生成工具
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta可接受使用政策开源项目机器学习模型许可协议
Llama-3.2-1B-Instruct-4bit是从Meta的Llama 3.2-1B-Instruct模型转换为MLX格式的产品,支持包括英语、德语、法语在内的多语言文本生成。引入4bit量化技术以提升运行效率与支持更大输入扩展。提供便捷的Python接口以实现文本生成,适合对话系统和内容创作等应用。遵循Meta的社区许可协议以确保合法使用。
Hermes-3-Llama-3.1-70B-Uncensored-GGUF - 静态与多变量量化技术在Hermes-3-Llama模型中的应用
GithubHermes-3-Llama-3.1-70B-UncensoredHugging FaceHuggingfacetransformers工作站开源项目模型量化
Hermes-3-Llama-3.1-70B-Uncensored项目提供多种量化文件类型,包括更优的IQ-quants,适用于不同的性能需求。用户可参考TheBloke的材料了解GGUF文件的使用方法。不同的量化文件按大小排序,推荐使用性能较佳的Q4_K_S文件。项目特别感谢nethype GmbH提供的技术支持。
Qwen2.5-Math-72B-Instruct-GGUF - Llamacpp在Qwen2.5-Math代码量化中的应用
ARM芯片GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-Math-72B-Instruct开源项目性能模型量化
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。
Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF - 提升文本生成技术的精度和合规性
GithubHuggingfaceLlama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2准确性开源项目未过滤模型量化
基于Llama-3.1-8B-Instruct的项目,旨在提高文本生成的精确性和合规性,并遵循Meta的Llama 3.1社区协议。量化的Lexi模型在多种数据集上评估,IFEval数据集精度达77.92%。用户可自定义系统提示以优化效果,建议在服务部署前添加对齐层以确保合规。使用生成内容时需谨慎负责。
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。
JSL-MedLlama-3-8B-v1.0-GGUF - JSL-MedLlama-3-8B量化版本适应不同性能需求
GithubHuggingfaceJSL-MedLlama-3-8B-v1.0医学开源项目性能模型模型下载量化
项目提供多个适用于JSL-MedLlama-3-8B模型的量化方案,涵盖不同计算性能和存储需求。采用llama.cpp进行的量化涵盖从高到低的质量选项,满足不同设备资源条件。推荐使用Q5_K_M或Q4_K_M量化版本,以实现质量与性能的平衡,确保硬件资源的最佳利用和精准的医疗文本生成。
codellama - 基于Llama 2的多功能代码生成模型
AI编程Code LlamaGithub代码生成大语言模型开源模型开源项目
Code Llama是基于Llama 2开发的代码语言模型系列,提供多种功能变体。这些模型支持代码补全、处理大规模输入和零样本指令跟随。项目包含基础模型、Python专用模型和指令跟随模型,参数规模从7B到34B不等。经过16k令牌序列训练,模型在处理长达100k令牌的输入时表现优异。Code Llama为开发者提供了适用于多种编程任务的代码生成工具。
llama-30b-supercot-GGUF - Llama 30B Supercot GGUF:多种量化格式与GPU加速
GPU加速GithubHuggingfaceLlama 30B Supercot开源项目新格式模型模型文件量化
GGUF格式的Llama 30B Supercot模型支持GPU加速,具备多个量化选项。由ausboss创建,提供多种格式适应不同需求,推荐Q4_K_M格式以实现性能与质量的平衡。GGUF是GGML的替代格式,兼容多种用户界面和库,如llama.cpp、text-generation-webui,适合于机器学习和AI领域应用。
llama-2-7b-bnb-4bit - 提升Llama模型性能,实现速度翻倍与内存节省
GithubHuggingfaceLlamaUnsloth内存优化参数调优开源项目模型模型量化
项目通过4bit量化模型和Unsloth技术,优化Llama系列模型的性能。用户可在Google Colab上进行简单操作,免费获取如Gemma、Mistral、TinyLlama等模型,并实现性能提升和内存节省。以Llama 2为例,其推理速度可提高2.2倍,内存使用减少43%。项目适合初学者,支持导出为GGUF和vLLM格式,可上传至Hugging Face。
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。
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