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Llama-3.2-1B-Instruct-q4f16_1-MLC

高性能量化指令模型用于MLC-LLM和WebLLM项目

Llama-3.2-1B-Instruct模型的MLC格式q4f16_1版本,适用于MLC-LLM和WebLLM项目。支持命令行聊天、REST服务器部署和Python API调用。模型采用量化技术,在保持性能的同时减小体积,适合多种设备高效推理。可通过简单命令或代码快速部署使用。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态语言模型 提供图像理解与文本生成
GithubHuggingfaceLlama 3.2-VisionMeta图像识别多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态语言模型,可处理图像和文本输入并生成文本输出。该模型在视觉识别、图像推理和描述任务中表现优异,性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持128k上下文长度,在大规模图像-文本对数据上训练,具备多语言处理能力。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-i1-GGUF - 多种量化选项助力模型性能与效率优化
GithubHugging FaceHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored使用指南开源项目机器学习模型模型量化
项目提供多种量化选项,包括i1-IQ1_S到i1-Q6_K不同规格的GGUF文件,满足研究和开发中的多样化需求。用户可参考TheBloke的指南了解使用方法,实现实际应用中的性能和效率优化,同时保持模型输出质量与资源利用的平衡。
Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.1-GGUF - Llama-3指令型语言模型的GGUF量化版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3人工智能开源项目文本生成模型量化模型
该项目提供Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.1模型的GGUF格式量化版本,支持2至8位多种位宽。模型采用ChatML提示模板,兼容多种GGUF客户端和库,如llama.cpp和LM Studio。作为文本生成模型,它为本地部署提供了高性能和灵活的选择。
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。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF - Llama 3 70B语言模型介绍与应用
GithubHuggingfaceMeta-Llama商业用途开源项目模型自然语言生成责任与安全量化模型
了解由Meta研发的Llama 3 70B模型,其通过定量化处理优化推理性能,适用于多种对话场景,支持多种模式的使用,为用户提供安全高效的互动能力。
Llama-3.1-8B - Meta推出的多语言大型语言模型 支持128K超长上下文
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型
Llama-3.1-8B是Meta公司推出的多语言大型语言模型,采用优化的Transformer架构,支持128K超长上下文。该模型在8种语言中进行预训练和指令微调,在通用对话和多语言任务上表现优异。Llama-3.1-8B适用于助手式聊天、自然语言生成等商业和研究场景,并提供自定义商业许可证。用户在遵守使用政策的前提下可广泛应用该模型。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-bnb-4bit - Llama 3.2视觉语言模型的4bit优化版实现快速低资源微调
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta大语言模型开源项目模型模型微调深度学习
Llama 3.2系列模型的4bit优化版专注多语言对话和视觉语言处理。Unsloth优化提升训练速度2.4倍,节省58%内存。支持8种官方语言,适用对话生成、检索和总结任务。采用优化Transformer架构,通过SFT和RLHF实现人类偏好对齐,保证高效性能和安全性。该版本为开源社区提供了更易于部署和微调的Llama 3.2模型选择。
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-3.1-8B-Instruct-FP8 - FP8量化优化的多语言AI助手模型
FP8量化GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM开源项目模型神经魔法自然语言处理
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8是Meta-Llama-3.1-8B-Instruct的FP8量化版本。该模型将参数位数从16位减少到8位,在保持99.52%性能的同时,显著降低了存储和计算资源需求。支持vLLM后端部署,适用于多语言对话任务,可用于商业和研究用途。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated - Llama 3.1 8B指令模型的无限制版本优化语言生成能力
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能开源项目无审查模型模型自然语言处理语言模型
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated是一个经过abliteration技术处理的Llama 3.1 8B指令模型。该模型移除了内容限制,同时保持了原有性能。在IFEval、BBH等多项评测任务中表现优异。目前提供多种量化版本,便于在各类设备上部署。这个模型为研究人员提供了一个探索大型语言模型潜力的新选择。
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