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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。

Meta-Llama-3-8B-Instruct-quantized.w8a16 - 智能LLM量化技术实现50%体积压缩并完整保留性能
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3OpenLLM人工智能开源项目权重优化模型模型量化
Meta-Llama-3-8B-Instruct模型经INT8量化优化后,参数位数从16位降至8位,减少约50%磁盘空间和GPU内存占用。在OpenLLM基准测试中,量化模型平均得分68.69,与原版68.54分相当。模型支持vLLM和transformers框架部署,适用于英语环境中商业和研究领域的AI助手应用。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-quantized.w8a8 - 经INT8量化优化的Llama-3指令模型实现内存节省和性能提升
AI助手GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM开源项目模型模型量化语言模型评估
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型通过INT8量化优化后,GPU内存占用减少50%,计算性能提升两倍。模型保持多语言处理能力,在Arena-Hard、OpenLLM、HumanEval等基准测试中性能恢复率达98%以上。支持vLLM后端部署及OpenAI兼容API。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - 多语言大型语言模型的量化GGUF版本
GithubHuggingfaceLlama 3多语言大语言模型开源项目指令调优模型量化
Meta Llama 3.1 8B Instruct模型的GGUF量化版本是一个多语言大型语言模型,经过指令调优,适用于多语言对话场景。该项目提供多种量化版本,从Q2_K到f16不等,文件大小范围为3.18GB至16.07GB,可满足不同硬件配置需求。这些量化版本使得模型能够在各种计算资源条件下运行,提高了模型的可访问性和实用性。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - 基于llama.cpp的Meta Llama 3量化版大语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct模型通过llama.cpp框架实现量化优化,具备8B参数规模和8K上下文长度。模型集成GQA注意力机制,在对话和指令理解方面表现出色,支持商业及研究应用。作为专注英语处理的AI模型,在性能、安全性和实用性方面都经过全面优化。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-awq-4bit - 高效4位量化的大型指令模型 适用GPU推理
AutoAWQGPUGithubHuggingfaceLlama 3.1开源项目模型自然语言处理量化
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的4位量化版本,采用AutoAWQ技术实现。This Kaitchup开发的这一版本旨在提高GPU推理效率,在保持原始性能的同时显著降低内存占用。适合在资源受限环境中运行,项目页面提供了量化过程、评估结果及使用方法的详细信息。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-FP8 - Meta-Llama-3.1-70B模型的FP8量化版本 提升效率降低资源需求
FP8量化GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B-InstructvLLM人工智能开源项目模型语言模型
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型的FP8量化版本,通过将权重和激活量化为8位浮点数,大幅降低了模型体积和GPU内存需求。支持多语言商业和研究应用,在OpenLLM基准测试中平均得分84.29,性能接近原始模型。可通过vLLM后端高效部署,适用于智能对话等多种场景。
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-GGUF - Meta-Llama 3.1量化版大模型支持多语种文本生成
GGUFGithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-405B-Instruct大语言模型开源项目文本生成模型量化模型
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct模型的GGUF量化版本支持英语、德语、法语在内的8种语言文本生成。通过2-bit和3-bit量化技术优化,可在llama.cpp、LM Studio等主流框架上运行,方便开发者进行本地部署和应用开发。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5-IMat-GGUF - 提升量化效率及IMatrix集成以增强文本生成性能
GithubHuggingfaceIMatrixMeta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5开源项目文本生成模型量化
本项目应用Llama.cpp的量化技术结合IMatrix数据集,对Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5模型进行优化。支持BF16到Q2_K等多种量化格式,用户可根据需求选择下载不同版本,适用于多种文本生成场景。IMatrix集成提升了低比特位的性能表现,适合现代高效计算需求。提供全面的下载指南和FAQ,帮助用户有效地理解和使用文件,实现文本生成任务的高效推理。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GGUF - LLaMA 3.1模型量化版本集合及性能参数对比
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能大语言模型开源项目机器学习模型模型量化
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型量化版本集合采用llama.cpp的imatrix压缩方式,包含从Q8_0到IQ3_M共13种量化等级选择。模型文件大小范围为74.98GB至31.94GB,适配LM Studio运行环境。Q6_K、Q5_K系列及IQ4_XS等中等压缩比版本在性能与资源占用方面达到较好平衡。
Llama-2-13B-chat-GPTQ - 经GPTQ量化的Llama 2对话模型
GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能对话开源项目模型模型量化深度学习
Llama 2 13B Chat的GPTQ量化版本,提供4-bit和8-bit多种量化选项。模型支持AutoGPTQ和ExLlama等框架,可用于对话和文本生成。通过量化技术降低显存占用并保持模型性能,适合在GPU设备上部署使用。
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