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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

该项目利用llama.cpp的b3901版本和imatrix选项对AI模型进行量化优化,支持各种硬件的量化格式下载。在LM Studio中运行这些模型,可通过缩小文件大小实现更高效的部署。K-quant格式在低资源环境中表现突出,而I-quants则在某些情况下显示出其新方法的优越性能,尤其建议ARM芯片用户选择Q4_0_X_X以获取更快速的响应。

Qwen2-VL-72B-Instruct-AWQ - 强大多模态AI实现高分辨率图像和长视频深度理解
GithubHuggingfaceQwen2-VL多模态大语言模型开源项目模型视觉理解视频理解
Qwen2-VL-72B-Instruct-AWQ是一款先进的多模态AI模型,在图像和视频理解方面表现卓越。这个模型能够处理各种分辨率的图像,理解超过20分钟的长视频,并支持多语言文本识别。通过采用动态分辨率和多模态旋转位置编码等创新技术,该模型在视觉理解基准测试中展现了领先优势。Qwen2-VL作为通用视觉语言模型,可广泛应用于复杂推理和内容创作等多个领域。
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。
AQLM - 加性量化技术实现大型语言模型高效压缩
AQLMGithubPyTorch大语言模型开源项目推理量化
AQLM项目开发了一种名为加性量化的新技术,可将大型语言模型压缩至原规模的1/16左右,同时基本保持原始性能。该技术适用于LLaMA、Mistral和Mixtral等多种模型架构,并提供了预量化模型。项目包含PyTorch实现代码、使用教程和推理优化方案,为大规模语言模型的实际应用提供了新思路。
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。
MadMix-Unleashed-12B-i1-GGUF - MadMix-Unleashed-12B模型量化文件的使用与性能分析
GithubHugging FaceHuggingfaceMadMix-Unleashed-12B开源项目服务器模型量化
项目MadMix-Unleashed-12B提供多种量化文件,适用于不同应用需求。量化文件如i1-IQ1_S和i1-IQ1_M等,可以根据性能和质量要求进行选择。文档中详细阐述了GGUF文件的使用方法,并提供了使用说明和质量比较。感谢nethype GmbH和@nicoboss的技术支持,他们的贡献提升了量化模型的质量。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 量化的语言模型版本,促进文本生成与信息获取
GithubHugging FaceHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored内幕交易开源项目文本生成模型量化
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF项目是一个未过滤的量化语言模型版本,增强了文本生成的多样性和信息获取效率。通过llama.cpp的量化处理,该模型在保持高效性能的同时输出高质量响应。其特点包括在敏感话题上的信息提供更全面,响应拒绝次数少。支持研究和开发中的多场景应用,用户可以在相关平台上进行交互,实现从文本生成到信息提取的多领域应用。
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。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GGUF - 多语言支持的70B参数GGUF量化指令模型
GGUF模型GithubHuggingfaceMeta-Llama开源项目文本生成本地运行模型量化
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型的GGUF格式量化版本,提供2-bit至8-bit多种精度选择。这个70B参数模型支持英语、德语、法语等多种语言,适用于文本生成任务。GGUF格式优化了本地部署和推理效率,适合在本地环境运行大型语言模型。该模型兼容多种支持GGUF的推理工具,为用户提供灵活的应用选择。
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - 提升语言生成能力支持多语言的14B指令微调模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令调整模型语言模型长上下文支持
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF 模型在编码、数学和多语言支持方面表现卓越,能够生成最高达8K tokens的长文本,并支持128K的上下文长度。该模型适用于聊天与角色扮演,优化的指令跟随和结构化输出,覆盖29种语言,多语言能力强劲。为用户提供良好的长文本生成与结构化数据处理体验。
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。
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