Llama-2-Onnx

Llama 2模型的ONNX优化版本

Llama 2 ONNX 模型优化 AI模型自然语言处理 Github 开源项目

此项目是Meta Llama 2模型的ONNX优化版本。提供7B和13B参数规模，支持float16和float32精度。包含命令行示例和Gradio聊天界面，方便用户使用。项目文档详细介绍了仓库克隆、子模块初始化和性能优化等内容。

文档

llama-models - Meta推出的开放大型语言模型Llama

GithubLlama人工智能大语言模型开源开源项目自然语言处理

llama-models是Meta开发的开放大型语言模型项目，为AI开发者、研究人员和企业提供易用的工具。项目包含Llama 2、Llama 3和Llama 3.1等多个版本，支持不同模型规模和上下文长度。llama-models注重开放性、生态系统支持和安全性，为AI创新与负责任发展奠定基础。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct - 创新技术实现大型语言模型微调的高效优化

GithubHuggingfaceLlama 3.1Unsloth内存优化开源项目性能提升模型模型微调

该项目开发了一种高效方法，大幅提升Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等大型语言模型的微调效率。通过提供多个免费的Google Colab笔记本，项目使各类用户都能便捷地微调Llama-3 8B、Gemma 7B和Mistral 7B等模型。这些笔记本界面友好，适合各层次用户使用。采用此方法可将微调速度提升2-5倍，同时将内存使用降低最多70%，显著优化了资源利用。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-8bit - Llama 3.1 强化文本生成与优化

GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HFnvidia开源项目文本生成模型转换

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-8bit模型以mlx格式提升文本生成功能，通过NVIDIA技术与transformers库的结合，支持多种应用场景。详细技术文档助力实现高精度自然语言处理，适合高性能需求的高级应用。

Llama-3.2-1B-Instruct-4bit - 精简高效的多语言文本生成工具

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta可接受使用政策开源项目机器学习模型许可协议

Llama-3.2-1B-Instruct-4bit是从Meta的Llama 3.2-1B-Instruct模型转换为MLX格式的产品，支持包括英语、德语、法语在内的多语言文本生成。引入4bit量化技术以提升运行效率与支持更大输入扩展。提供便捷的Python接口以实现文本生成，适合对话系统和内容创作等应用。遵循Meta的社区许可协议以确保合法使用。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct - 支持多语言对话的开源模型

GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta多语言开源项目文本生成模型许可协议

Meta推出的多语言开源语言模型，支持8种语言，旨在增强商业和研究中的多语言对话能力。通过预训练和指令调优，Meta-Llama 3.1在行业基准上展现出优于现有开源和闭源模型的卓越性能。该模型采用优化的变换器架构，利用监督微调和人类反馈强化学习提升响应安全性和用户友好性。用户在使用该模型创建衍生作品时需遵循Llama 3.1许可证，应用范围包括跨语言自然语言生成任务和合成数据生成等，不仅提高了AI模型输出的质量，还能广泛用于商业和研究领域的多语言对话。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-4bit - Meta的Llama 3.1大语言模型助力多语言文本生成

GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta开源项目政策机器学习模型模型许可证

Meta发布的Llama 3.1大语言模型，提供广泛的非独占全球许可，方便在多种语言环境中实现高效文本生成和自然语言处理。该项目允许复制、修改和重新分发模型，支持AI模型的实施与扩展。Llama 3.1提供多种开发工具与文档，提升多语言指令转化的广泛应用和适应性。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - Llama 3.1 8B多语言AI模型具备128K上下文处理能力

GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta多语言大语言模型开源开源项目模型

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF是Llama 3系列的最新版本，在多语言处理方面性能优异。该模型具有128K上下文窗口，经过15T token训练，包含2500万合成样本。作为开源领域的先进模型，它适用于广泛的AI任务。LM Studio用户可通过'Llama 3'预设轻松应用这一模型。

Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8 - FP8量化优化的Meta-Llama-3-70B指令模型实现高效部署

FP8GithubHuggingfaceLlama3vLLM大语言模型开源项目模型量化

Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8是一个经FP8量化优化的大型语言模型。通过AutoFP8技术，该模型将参数位数从16减至8，大幅降低存储和GPU内存需求。在OpenLLM基准测试中，其平均得分为79.16，与原始模型的79.51相近。这个英语助手式聊天模型适用于商业和研究领域，可通过vLLM后端实现高效部署。

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-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M-GGUF - Llama 3.2模型的安装与使用详解

GithubHuggingfaceLlamaMeta使用政策开源项目模型模型转换许可协议

Llama-3.2-3B-Instruct Q4_K_M-GGUF模型经过llama.cpp转换为GGUF格式，支持多语言生成，适合用于AI研究与开发。用户可以通过简单的安装步骤在Mac和Linux系统上部署该模型，并通过命令行界面或服务器进行推断。此模型具备高效的文本生成能力，是进行AI开发和优化的有效工具。

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