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Hermes-3-Llama-3.1-70B-Uncensored-GGUF

静态与多变量量化技术在Hermes-3-Llama模型中的应用

工作站Huggingface量化开源项目模型Hermes-3-Llama-3.1-70B-UncensoredtransformersHugging FaceGithub

Hermes-3-Llama-3.1-70B-Uncensored项目提供多种量化文件类型，包括更优的IQ-quants，适用于不同的性能需求。用户可参考TheBloke的材料了解GGUF文件的使用方法。不同的量化文件按大小排序，推荐使用性能较佳的Q4_K_S文件。项目特别感谢nethype GmbH提供的技术支持。

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Gemma-2b-it-GGUF - 多样化选择的Gemma量化模型
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该项目以多种量化格式提供Gemma模型，从低质量损失的小型号到几乎无质量损失的大型号，满足多样化的应用需求。模型的量化由Second State Inc.负责，旨在优化性能和存储空间，适合多种AI部署环境。选择合适型号可在性能与资源使用间达到平衡。
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Nemotron-Mini-4B-Instruct-GGUF - 量化模型应用指南与选择推荐
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Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - 高性能量化版指令调优大语言模型
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本项目提供Mistral-7B-Instruct-v0.3模型的GGUF格式量化版本。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式，兼容多种客户端和库。模型支持2-8位量化，可在不同平台上实现GPU加速，适合文本生成和对话应用。这为在本地设备部署高性能大语言模型提供了便捷解决方案。
Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2 - 基于Llama-3.1的无审查文本生成模型，支持多任务处理
GithubHuggingfaceLlama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2人工智能开源开源项目模型自然语言处理语言模型
Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2是一个基于Llama-3.1-8b-Instruct的开源文本生成模型。该模型在IFEval、BBH和MMLU-PRO等多项评测中展现出良好性能，支持文本生成、问答和数学推理等多种任务。模型允许用户通过自定义系统提示来优化输出。由于其无审查特性，建议使用者在应用时注意内容合规性，并在部署服务前考虑实施适当的对齐措施。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w8a8 - 量化优化的多语言文本生成模型
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quantized-models项目整合了多种来源的量化模型，旨在提高大语言模型的推理效率。模型支持者包括TheBloke、LoneStriker、Meta Llama等，提供gguf、exl2格式的支持。用户可通过transformers库便捷地进行文本生成，这些模型按现状发布，需遵循其各自的许可协议。
Ministral-3b-instruct-GGUF - 更高效的量化语言模型，为文本生成带来显著性能提升
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