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OpenCrystal-15B-L3-v2-i1-GGUF

提供多种量化文件支持AI模型性能提升

OpenCrystal-15B-L3-v2-i1-GGUF项目提供多种GGUF量化文件,旨在优化AI模型的性能。不同的量化类型和大小让用户可以按照需求选择合适的设置,以提升模型运行速度或在资源有限的情况下提高输出质量。感谢nethype GmbH公司和@nicoboss对项目的技术支持。

granite-8b-code-instruct-GGUF - Granite 8B代码生成模型GGUF量化版发布 提供多种精度选择
GithubGraniteHuggingface代码模型开源项目指令微调机器学习模型自然语言处理
Granite-8B-Code-Instruct是IBM Research开发的代码生成模型,现已推出GGUF量化版本。该模型在多个开源数据集上微调,具备出色的代码理解和生成能力。量化版本提供Q2至F16多种精度选项,文件大小范围3GB至16GB,适应不同硬件环境。模型采用Apache 2.0许可证,由SanctumAI完成量化处理。
Qwen2.5-Math-7B-Instruct-GGUF - 针对性能和空间优化的Qwen2.5数学模型GGUF量化版本
GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-Math-7B-Instruct大语言模型开源项目模型模型压缩量化
Qwen2.5-Math-7B-Instruct模型的GGUF量化版本集合,文件大小从2.78GB到15GB不等。采用K-quant和I-quant量化技术,适配主流GPU平台。Q6_K和Q5_K系列在模型性能和资源占用上取得较好平衡,可通过LM Studio实现便捷部署。
Qwen2-1.5B-Instruct-GGUF - Qwen2-1.5B指令模型的GGUF格式压缩版本
GGUFGithubHuggingfaceQwen人工智能开源项目模型语言模型量化模型
本项目提供Qwen2-1.5B-Instruct模型的GGUF格式文件,包含多种量化级别。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,取代了旧有的GGML。这些文件兼容多个支持GGUF的平台,如llama.cpp和LM Studio,便于高效本地部署和推理。项目提供多种选择,可适应不同性能和资源需求。
huihui-ai_-_Qwen2.5-14B-Instruct-abliterated-v2-gguf - Qwen2.5-14B模型无审查量化版本集合
GithubHuggingfaceQwen2.5-14B大语言模型开源项目权重文件模型模型部署量化模型
这是一个基于Qwen2.5-14B-Instruct模型的GGUF量化版本集合。模型采用abliteration技术移除了安全过滤限制,并提供从5.37GB到14.62GB的多种量化版本,包括Q2_K、IQ3、Q4等系列。项目基于Apache-2.0许可证开源,支持通过transformers库加载使用。
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF - 高性能代码模型的多版本量化优化支持多种硬件推理应用
DeepSeek-CoderGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目模型模型压缩量化模型
本项目针对DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct模型进行量化优化,提供20多种GGUF格式文件,大小从6GB到17GB不等。采用llama.cpp的imatrix技术实现高效压缩,同时保持模型性能。用户可根据硬件条件选择适合的版本,支持NVIDIA、AMD等平台的深度学习推理。
Phind-CodeLlama-34B-v2-GGUF - 利用GGUF格式提升模型性能,兼容多平台GPU加速
CodeLlamaGPU加速GithubHuggingface开源项目文本生成格式转换模型模型量化
Phind's CodeLlama 34B v2采用GGUF格式,由llama.cpp团队在2023年8月21日推出替代GGML。GGUF实现了更优的标记化及特殊标记支持,并且具有可扩展性。兼容多种第三方界面与库(如text-generation-webui和KoboldCpp),并支持GPU加速。量化模型在保持高质量的同时降低了资源占用,适用多种场景,建议使用Q4_K_M与Q5_K_M模型以实现最佳性能及质量平衡。
gemma-2-9b-it-GGUF - AI语言模型量化版本满足多种硬件需求
GPU内存优化GithubHuggingfacegemma-2-9b-it开源项目文件格式转换机器学习模型模型量化
本项目提供Google Gemma 2 9B模型的多种量化版本,涵盖从高质量Q8_0到轻量级IQ2_M。详细介绍了各版本特点、文件大小和推荐用途,并附有下载使用指南。这些优化版本在保持性能的同时大幅减小体积,适配不同硬件和内存需求,使模型能在更多设备上运行。
NemoMix-Unleashed-12B-GGUF - NemoMix-Unleashed-12B模型的多种量化版本
GGUFGithubHuggingfaceNemoMix-Unleashed-12B开源项目机器学习模型语言模型量化
NemoMix-Unleashed-12B-GGUF项目提供了多种NemoMix-Unleashed-12B模型的量化版本。这些版本采用llama.cpp进行处理,精度范围从F16到IQ2_M,文件大小在4.44GB至24.50GB之间。项目详细介绍了各量化类型、文件大小及使用建议,便于用户根据硬件选择合适版本。同时提供下载指南和性能比较资料,方便模型部署和评估。
llama-30b-supercot-GGUF - Llama 30B Supercot GGUF:多种量化格式与GPU加速
GPU加速GithubHuggingfaceLlama 30B Supercot开源项目新格式模型模型文件量化
GGUF格式的Llama 30B Supercot模型支持GPU加速,具备多个量化选项。由ausboss创建,提供多种格式适应不同需求,推荐Q4_K_M格式以实现性能与质量的平衡。GGUF是GGML的替代格式,兼容多种用户界面和库,如llama.cpp、text-generation-webui,适合于机器学习和AI领域应用。
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。
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