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ehartford-WizardLM-Uncensored-Falcon-40b-gguf

探讨Falcon模型的量化技术与兼容性提升

本项目探讨了如何通过结合传统与现代量化技术提升Falcon 7B模型的性能与效率。虽然Falcon 40b模型已完全支持K-Quantisation,该方法还通过回退机制扩大以前不兼容模型层的支持范围。这样用户可以在文件大小不变的情况下提高输出质量或在更小的文件下保持性能。项目还讨论了gguf文件格式的应用,介绍了当前支持该格式的软件和多种量化文件选项。

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。
OmniQuant - 简便高效的大型语言模型量化技术
GithubLLaMAOmniQuant大语言模型开源项目量化高效QAT
OmniQuant是一种高效的量化技术,支持多种大型语言模型(LLM)的权重和激活量化,包括LLaMa和OPT等。其实现了4位及更低精度的权重量化,并通过MLC-LLM优化在多种硬件设备上的推理性能和内存占用。此外,项目还支持Mixtral和Falcon模型的压缩应用,大幅降低内存需求,提高运行效率。
Llama-2-70B-Chat-AWQ - 基于AWQ的4位量化法优化多用户环境推理效率
AI助手GithubHuggingfaceLlama 2Meta开源项目性能优化模型量化
AWQ是一种高效的四位量化方法,能够提升Transformer的推理速度。结合vLLM,该方案在多用户服务器中实现高吞吐量的并发推理。AWQ的优势包括支持使用较小的GPU进行运行,简化部署要求并降低整体成本。例如,一个70B模型可在一台48GB的GPU上运行,而无需使用两台80GB设备。尽管目前整体吞吐量仍低于未量化模型,AWQ提供了更灵活的硬件选择。
llama-2-7b-bnb-4bit - 提升Llama模型性能,实现速度翻倍与内存节省
GithubHuggingfaceLlamaUnsloth内存优化参数调优开源项目模型模型量化
项目通过4bit量化模型和Unsloth技术,优化Llama系列模型的性能。用户可在Google Colab上进行简单操作,免费获取如Gemma、Mistral、TinyLlama等模型,并实现性能提升和内存节省。以Llama 2为例,其推理速度可提高2.2倍,内存使用减少43%。项目适合初学者,支持导出为GGUF和vLLM格式,可上传至Hugging Face。
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-GGUF - Mixtral-8x7B多语言模型的GGUF量化版本
AI模型GGUFGithubHuggingfaceMistral AIMixtral 8X7B开源项目模型量化
本项目提供Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型的GGUF量化版本。GGUF格式支持CPU和GPU高效推理,项目包含2至8比特多种量化等级文件。模型支持英、法、意、德、西等语言,适用多种NLP任务。用户可通过llama.cpp等工具便捷运行这些模型。
bagel-8b-v1.0-GGUF - 多样化量化文件助力文本生成
GithubHuggingfaceRAM需求bagel-8b-v1.0开源项目文件下载模型模型量化高质量
bagel-8b-v1.0-GGUF项目通过llama.cpp量化技术,提供多种优化的模型文件,涵盖从高品质到低内存的多层次需求。用户可根据硬件条件选择合适的K-quants或I-quants版本,详细对比信息参见Artefact2的分析。
codegemma-1.1-7b-it-GGUF - 文本生成的多样化量化模型选择
GithubHugging FaceHuggingfacetransformers开源项目文本生成模型模型下载量化
项目使用llama.cpp进行模型量化,提供多种模型版本以优化文本生成性能。用户可以依据硬件配置选择合适的模型版本,推荐选用Q6_K等高质量量化格式。多样化的模型版本在内存占用和性能表现之间提供灵活选择,适用于多种硬件平台。I-quant模型在较低量化级别上表现优异,适合需要高效运行的场景。
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。
LoftQ - 大型语言模型低资源量化微调新方法
GithubLoRALoftQ大语言模型开源项目微调量化
LoftQ是一种为大型语言模型设计的量化微调方法。它通过寻找最佳的量化LoRA初始化,实现有限GPU资源下的高效模型微调。LoftQ支持LLAMA、Falcon、Mistral等主流模型,提供相关工具和示例代码。在WikiText-2和GSM8K等任务上,LoftQ展现出优秀性能,为低资源环境中的LLM应用开发创造了新可能。
JSL-MedLlama-3-8B-v1.0-GGUF - JSL-MedLlama-3-8B量化版本适应不同性能需求
GithubHuggingfaceJSL-MedLlama-3-8B-v1.0医学开源项目性能模型模型下载量化
项目提供多个适用于JSL-MedLlama-3-8B模型的量化方案,涵盖不同计算性能和存储需求。采用llama.cpp进行的量化涵盖从高到低的质量选项,满足不同设备资源条件。推荐使用Q5_K_M或Q4_K_M量化版本,以实现质量与性能的平衡,确保硬件资源的最佳利用和精准的医疗文本生成。
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