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gemma-2-9b-it-abliterated-GGUF

文本生成性能优化的多种量化方法

该项目使用llama.cpp进行gemma-2-9b-it-abliterated模型的多种量化实现,能够适应不同的内存和硬件需求。用户可根据设备的RAM和GPU VRAM选择适合的模型文件大小。项目支持多种量化格式,如Q5_K_M和IQ3_M等,以满足不同的性能需求。通过huggingface-cli,用户可以轻松下载特定量化模型,并实现高效推理。建议在LM Studio中运行,并分享使用体验,以帮助优化模型质量和性能。

CodeLlama-7B-Python-GGUF - 适用于多平台的文本生成开源模型
CodeLlamaGGUFGithubHuggingfacePython开源项目模型量化
CodeLlama 7B Python GGUF格式模型提供多平台下的文本生成功能。由llama.cpp团队推出的GGUF格式,替代GGML,增强了标记和元数据支持。兼容多种UI和库,如text-generation-webui和LM Studio,并提供多种量化选项,以适应不同硬件需求,支持与LangChain等Python项目的高级整合。
CodeLlama-13B-GGUF - GGUF格式的创新特点与适用范围
CodeLlama 13BGithubHuggingfaceMeta开源项目机器学习模型模型格式量化
Meta推出的GGUF格式替代了GGML,优化了编码生成的效能和兼容性。它增强了标记处理和元数据支持,并适用于多种程序和库,如llama.cpp和text-generation-webui。这种格式推动了编码模型的发展,提供了便于GPU加速和降低内存需求的量化模型,提升了开发者的灵活性和解决方案质量。
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。
Google AI Gemma - 提供多样化的高性能AI开放模型
AI工具AI开发Gemma模型Google AIKerasTensorFlow性能优化模型训练热门
Google AI Gemma 网站展示了一系列高性能AI开放模型,旨在提供针对复杂数据、编程和科学计算的优化解决方案。Gemma系列模型,包括Gemma 1和Gemma 2,以不同的模型大小提供卓越性能,具备前沿的技术和可靠的设计,确保AI使用的安全性和责任感。
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3-AWQ - 高效量化方法助力多用户场景下的快速推理
GithubHuggingfaceTinyLlama低比特量化多用户服务器开源项目推理效率模型
该项目采用AWQ低位量化方法,提高了多用户服务器场景下的Transformers推理速度和效率。相比GPTQ,AWQ在减少部署成本的同时,能够使用更小的GPU进行推理。TinyLlama模型支持4-bit量化,并兼容vLLM与Huggingface TGI插件,高效应对高并发需求。在Zhang Peiyuan的开发下,该模型适合计算和内存资源有限的开源项目部署。
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。
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。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit - 4位量化Llama 3指令模型实现轻量级高性能自然语言处理
GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型卡片模型评估自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit是基于Llama 3架构的4位量化大型语言模型。通过GPTQ量化技术,该模型显著减小了体积和内存占用,同时维持了良好性能。它特别适合在资源受限环境下运行,如移动设备和边缘计算设备。该模型可用于文本生成、问答和对话等多种自然语言处理任务。研究者和开发者可以利用Hugging Face Transformers库轻松部署该模型进行推理或进一步微调。
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。
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。
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