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llama-30b

LLaMA-30b 模型权重,适用于非商业用途

LLaMA-30b 模型权重下载页面。该模型适用于非商业应用,访客需通过表单申请权限后方可使用。页面提供帮助获取丢失的权重文件或将其转换为 Transformers 格式的指导。

qwen2.5-7b-ins-v3-GGUF - 量化优化AI模型的多样化选择指南
GithubHuggingfaceQwen2.5-7b-ins-v3quantization参数嵌入权重开源项目模型
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。
cog-llama-template - 使用Cog工具构建和部署多版本LLaMA模型指南
AI语言模型CogGPUGithubLLaMA开源项目模型部署
本项目提供使用Cog工具构建和部署多版本LLaMA模型的详细指南。涵盖从权重准备到Replicate平台部署的全过程,支持7B、13B和70B规模的LLaMA和LLaMA2模型。适用于研究人员和开发者进行LLaMA模型的云端部署和API开发。
llama - Facebook开源语言模型推进机器翻译研究
Facebook AIGithubLLaMA开源项目机器翻译自然语言处理
LLAMA是Facebook AI Research开发的开源语言模型项目,致力于提高机器翻译质量。该项目专注于源语言处理,采用创新方法改进翻译效果。LLAMA为机器翻译研究提供了重要工具,有望推动该领域的技术进步。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 高效量化的指令微调语言模型GGUF版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama大语言模型开源项目文本生成模型量化
该项目提供Llama-3.2-1B-Instruct模型的GGUF格式量化版本,支持2至8位量化。GGUF是llama.cpp团队推出的新格式,取代了旧有的GGML。这一版本兼容多种支持GGUF的工具和库,如llama.cpp、LM Studio等,便于高效本地部署和推理。对于需要在资源受限环境中使用大型语言模型的开发者来说,此项目提供了实用的解决方案。
Meta-Llama-3-70B-Instruct - Meta开发的700亿参数指令微调大语言模型用于对话和生成
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-70B-Instruct是Meta公司开发的700亿参数大语言模型,经指令微调优化对话能力。模型支持8k上下文长度,采用GQA架构提升推理效率。在多项基准测试中表现出色,具有良好的实用性和安全性。该模型可用于构建对话助手等自然语言生成任务,支持商业和研究用途。模型提供商业许可,可通过Transformers或原生llama3代码库使用。
Mantis-8B-siglip-llama3-pretraind - 非功能性模型的实验再现及Llama3性能优化探索
GithubHuggingfaceMantis-InstructTIGER-Labllama3实验开源项目模型
llava_siglip_llama3_8b_pretrain_8192是一个用于实验再现的非功能性模型,旨在探索Llama3模型的性能改进。该项目提供了Mantis-Instruct微调版本的参考,帮助研究人员进行实验再现与分析。通过这一预训练检查点,研究人员可以了解模型的结构和潜在的优化方向。尽管该模型不适用于实际应用,但其在研究与开发中可作为有意义的基础。
llama2 - 基于Meta开源Llama 2模型的优化轻量级聊天机器人
GithubLlama 2Llama2-7BMetaReplicateStreamlit开源项目
此聊天机器人应用使用Meta的开源Llama 2模型,尤其是a16z团队部署的Llama2-7B模型。应用程序经过重构,可以轻量级部署到Streamlit Community Cloud平台。需要获取Replicate API令牌才能使用。除此之外,还可以尝试更大规模的Llama2-13B和Llama2-70B模型。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GPTQ-INT4 - Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的INT4量化版本
GPTQGithubHuggingfaceMeta Llama 3.1大语言模型开源项目推理模型量化
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的INT4量化版本,由社区开发。该版本将原FP16模型量化为INT4,支持多语言对话,在行业基准测试中表现优异。模型仅需约4GB显存即可加载,兼容多种推理框架。项目提供详细使用指南和量化复现方法,适用于资源受限环境下的高效部署。
Chinese-LLaMA-Alpaca-2 - 基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目
Chinese-LLaMA-Alpaca-2FlashAttention-2Github中文词表大模型开源项目长上下文
Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目基于Meta的Llama-2模型开发,提供了全新的中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型,专注于优化中文词表和扩展模型训练。模型支持大规模中文数据增量训练,显著提升中文语义和指令理解能力。支持4K至64K上下文长度,实现人类偏好对齐,提供多种工具支持部署和应用推广。适用于企业和研究机构进行语言模型深度研发和实用应用,如对话系统和文本分析等。
buddhi-128k-chat-7b-GGUF - 高效的文本生成模型量化方式,保障性能与质量
GithubHuggingfacellama.cpp开源项目模型质量量化高精度
本项目通过llama.cpp的量化处理,满足多样硬件需求,提供不同文件格式。i-matrix选项的应用和各类量化方式的整合,提升了模型精度与效率。根据RAM和VRAM情况,用户可以选择合适的量化版本。通过特性图表选择K-quants或I-quants,尤其是I-quants在性能和体积方面更具优势。下载指引详细,便于用户节省存储空间并优化性能,支持多种GPU平台,适合专业用户高效部署。
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