懂AI
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GPTQ-INT4

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GPTQ-INT4

INT4量化版提升多语言对话效率

本项目展示了Meta Llama 3.1 70B Instruct模型的INT4量化版本。通过AutoGPTQ技术，将原FP16模型压缩至INT4精度，在维持性能的同时显著减少内存使用，仅需约35GB显存即可运行。该项目兼容多个推理框架，如Transformers、AutoGPTQ、TGI和vLLM，便于根据不同需求进行选择。项目还附有详细的量化复现指南，方便用户独立完成模型量化过程。

模型量化开源项目HuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B-InstructGithub大语言模型推理GPTQ
访问官网GitHubHugging Face

以下是根据提供的信息,对Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GPTQ-INT4项目的详细介绍文章:

项目概述

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GPTQ-INT4是一个经过量化处理的大型语言模型。它基于Meta AI发布的原始Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型,使用AutoGPTQ技术将模型从FP16半精度量化到INT4精度,大大减小了模型尺寸,同时保持了较好的性能。

模型特点

这个项目具有以下几个主要特点:

  1. 基于强大的基础模型:原始的Meta-Llama 3.1是一个多语言大型语言模型系列,有8B、70B和405B三种规模。本项目基于其中的70B指令微调版本。

  2. 多语言能力:模型支持英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语等多种语言。

  3. 量化压缩:使用AutoGPTQ技术将模型从FP16量化到INT4,大幅减小模型大小。

  4. 保持性能:在常见行业基准测试中,该模型仍能保持较好的性能表现。

  5. 开源可用:项目代码和模型权重均在Hugging Face上开源发布。

使用方法

该项目提供了多种使用方式,以适应不同的应用场景:

  1. 使用Transformers库:这是最简单直接的方法,可以像使用其他因果语言模型一样实例化和运行推理。

  2. 使用AutoGPTQ:这是一种基于Transformers的替代方法,为那些希望更直接使用AutoGPTQ功能的用户提供。

  3. 使用Text Generation Inference(TGI):这种方法使用Docker容器运行,适合需要优化推理速度的场景。

  4. 使用vLLM:这是另一个基于Docker的部署方案,同样支持高效的模型推理。

每种方法都提供了详细的代码示例,用户可以根据自己的需求选择合适的使用方式。

硬件要求

由于模型规模较大,即使是量化后的版本也有一定的硬件要求:

  1. 推理:需要至少35GB的GPU显存来加载模型checkpoint,不包括KV缓存和CUDA图形所需的内存。

  2. 量化:需要至少140GB的CPU内存和40GB GPU显存来进行模型量化。

量化复现

项目还提供了详细的量化复现步骤,包括环境配置、数据准备、随机种子设置、校准样本生成等。这使得其他研究者可以轻松地重现量化过程,或者根据自己的需求进行定制化的量化。

总结

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GPTQ-INT4项目为大型语言模型的实际应用提供了一个优秀的解决方案。通过量化技术,它在保持模型性能的同时,大大降低了硬件要求,使得更多用户能够部署和使用这个强大的多语言模型。无论是学术研究还是商业应用,这个项目都提供了丰富的使用选项和详细的文档支持,值得深入探索和使用。

编辑推荐精选

openai-agents-python

openai-agents-python

OpenAI Agents SDK，助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。

openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK，它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具，支持工具调用、结果处理、追踪等功能，涵盖多种应用场景，如研究助手、财务研究等，能显著提升开发效率，让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。

Hunyuan3D-2

Hunyuan3D-2

高分辨率纹理 3D 资产生成

Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具，支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型，具备快速形状生成能力，可生成带纹理的高质量 3D 模型，适用于多个领域，为 3D 创作提供了高效解决方案。

3FS

3FS

一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。

3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目，涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作，如创建文件和目录、设置布局等，同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景，能够提高系统的性能和可靠性，是分布式存储领域的优质解决方案。

TRELLIS

TRELLIS

用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示

TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目，它利用结构化 3D 潜在表示技术，实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具，包括文本到 3D、图像到 3D 等，并且支持多种输出格式，如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS，用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产，适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。

ai-agents-for-beginners

ai-agents-for-beginners

10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识

AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目，提供 10 节课程，涵盖构建 AI 代理的必备知识，支持多种语言，包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容，助您快速入门 AI 代理领域。

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器，提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能，高效处理 Excel 任务，提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入，适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用，可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用，基于 UI-TARS（视觉语言模型）构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能，支持跨平台使用（Windows/MacOS），能提供实时反馈和状态显示，且数据完全本地处理，保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式，还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景，如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档，包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等，方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目，支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项，可调整分辨率、扩散步数等参数，还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具，在视频和图像生成领域具有广泛应用前景，适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具，助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表（aitubiao.com）就是AI图表，是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台，专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型，爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能，致力于帮助职场人士高效处理和表达数据，提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入，可用于多种场景，如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式，还包含了视觉处理工具，有助于开发者快速集成和使用，提升工作效率。

下拉加载更多