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MohamedRashad-Arabic-Orpo-Llama-3-8B-Instruct-GGUF

阿拉伯语Llama模型优化量化文件提升性能

项目提供优化的GGUF量化文件,以提升阿拉伯语Llama模型性能,支持多种量化类型如Q8_0、Q4_K_S、Q2_K等供选择。由Featherless AI支持,具备即时部署、零基础设施需求及高兼容性,支持超2400种模型,每月服务起价10美元。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-quantized.w4a16 - Meta-Llama 3.1 70B模型的INT4量化版本 性能几乎不损
GithubHuggingfaceINT4Meta-Llama-3.1vLLM开源项目模型自然语言处理量化模型
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型的INT4量化版本,模型大小减少75%,但性能几乎不损。支持多语言,适用于商业和研究。可通过vLLM高效部署,在Arena-Hard、OpenLLM和HumanEval等测试中表现优异,展示出卓越的推理和编码能力。
Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b-GGUF - 基于llama.cpp的Qwen-14B量化模型集合
GGUFGithubHuggingfaceRombos-LLMllama.cpp开源项目模型模型压缩量化
llama.cpp量化的Qwen-14B开源项目,通过imatrix方案优化生成多种GGUF格式模型文件。模型尺寸从2GB到29GB不等,覆盖Q2至F16多种量化精度,并针对不同硬件架构进行优化。项目提供完整的模型选择指南,方便本地部署时根据实际硬件环境选择合适版本。
Qwen2.5-32B-AGI-Q6_K-GGUF - 通量计算优化的高性能大语言模型本地部署
GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5llama.cpp大型语言模型开源项目模型模型转换
该项目提供了GGUF格式转换的Qwen2.5-32B-AGI模型,支持通过llama.cpp实现本地高效部署和推理。模型采用Q6_K量化方案,在维持性能的同时显著减少资源消耗。项目支持通过brew快速安装llama.cpp或源码编译部署,并提供命令行界面和服务器模式两种运行选项,为本地化大模型应用提供灵活解决方案。
Llama-3.2-3B - 利用优化技术实现提速和内存节省的开源语言模型项目
GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言处理大语言模型开源项目模型模型微调算力优化
这是一个基于Unsloth技术的大型语言模型优化项目。支持8种官方语言,采用改进的transformer架构和GQA技术。训练速度提升2.4倍,内存使用减少58%。提供Google Colab环境,支持对话、文本补全等场景的模型微调,适合各级用户。该项目基于Meta的原始模型,遵循社区许可协议。
LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能,支持多语言微调和翻译
GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调
LLaMa2lang提供便捷脚本,微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型,将数据集OASST1翻译为目标语言,进行数据集成和细调,并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法,进一步提升模型回答质量,兼容多个基础模型与翻译架构。
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。
LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台
GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门
LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具,支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度,支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练,并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外,新版本还增加了PiSSA算法,且支持多种开发平台如Colab和DSW,适合高质量文本生成和智能应用开发。
huggingface-llama-recipes - Llama 3.1模型快速入门与应用指南
GithubHugging FaceLlama 3.1开源项目本地推理模型微调量化
本项目提供了一系列实用工具和指南,帮助开发者快速掌握Llama 3.1模型。内容涵盖本地推理、API调用、模型量化和微调等关键主题,并包含相关代码示例。此外,项目还介绍了Llama Guard和Prompt Guard安全模型的应用,以及其他高级用例。项目资源适合不同经验水平的开发者,为探索和应用Llama 3.1模型提供了有价值的参考。
Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型,兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式
Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型
项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集,兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口,支持多种硬件配置,用户可快速下载与测试。
Llama3-Chinese-Chat - 基于Llama 3的中英双语优化大语言模型
ChineseGithubLlama3人工智能开源项目自然语言处理语言模型
Llama3-Chinese-Chat项目基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型开发,采用ORPO方法优化训练,大幅提升中英双语交互能力。该模型具备角色扮演、工具使用等功能,提供多种版本选择。最新v2.1版本在数学、角色扮演和函数调用方面性能显著提升,训练数据集扩充至10万对。项目同时提供Ollama模型和量化版本,便于快速部署使用。
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