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magnum-v4-22b-i1-GGUF

多种IMatrix量化模型的应用与选择

magnum-v4-22b-i1-GGUF项目提供多种基于IMatrix量化技术的模型,满足不同需求。从i1-IQ1_S到i1-Q6_K,文件大小从4.9GB到18.4GB,可在Huggingface下载,并附有使用指南以协助整合。项目感谢nethype GmbH及@nicoboss的技术支持,提升了模型的效率与质量。

llm-compressor - 开源大型语言模型压缩优化库
GithubHugging FaceLLM Compressorvllm开源项目模型优化量化
llm-compressor是一个专注于大型语言模型优化和压缩的开源库。它提供全面的量化算法集,支持权重和激活量化,并与Hugging Face模型和仓库无缝集成。该项目采用safetensors文件格式,确保与vllm兼容,同时通过accelerate支持大规模模型处理。llm-compressor涵盖多种量化格式和算法,包括激活量化、混合精度和稀疏化技术,为模型优化提供灵活多样的选择。
Google AI Gemma - 提供多样化的高性能AI开放模型
AI工具AI开发Gemma模型Google AIKerasTensorFlow性能优化模型训练热门
Google AI Gemma 网站展示了一系列高性能AI开放模型,旨在提供针对复杂数据、编程和科学计算的优化解决方案。Gemma系列模型,包括Gemma 1和Gemma 2,以不同的模型大小提供卓越性能,具备前沿的技术和可靠的设计,确保AI使用的安全性和责任感。
llm-awq - 激活感知权重量化技术实现大语言模型高效压缩与加速
AWQGithubLLM开源项目模型量化视觉语言模型边缘设备
AWQ是一种高效的大语言模型低比特权重量化技术,支持INT3/4量化,适用于指令微调和多模态模型。它提供预计算模型库、内存高效的4位线性层和快速推理CUDA内核。AWQ使TinyChat可在边缘设备上实现大模型高效本地推理。该技术已被Google、Amazon等采用,并获MLSys 2024最佳论文奖。
CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型
CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列,在多项基准测试中表现优异,支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解,特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度,并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型,迎接未来视觉智能挑战。
KVQuant - 提升长上下文推理效率的KV缓存量化方法
GithubKVQuantLLaMA-7B低精度量化大模型开源项目长上下文长度推断
KVQuant通过精确的低精度量化技术显著提升长上下文长度推理的效率。其创新包括每通道的RoPE前关键量化和非均匀量化,以应对不同LLM中缓存的KV值模式。KVQuant支持在单个A100-80GB GPU上进行LLaMA-7B模型的1M上下文长度推理,甚至在8-GPU系统上支持长达10M上下文长度,从而减少推理过程中KV缓存的内存瓶颈,并通过并行topK支持和注意力感知量化等多项改进提升推理性能。
fortuna - 不确定性量化的开源库
AWS SageMakerBayesian推理FortunaGithub不确定性量化开源项目深度学习
Fortuna是一个专用于不确定性量化的开源库,适用于需要做出关键决策的场景。它提供了从预训练模型和深度学习模型进行校准和共形的方法,并支持多种贝叶斯推断方法。通过简单直观的语言和高度配置的特性,用户可以轻松运行基准测试并将不确定性引入生产系统。Fortuna支持从不确定性估算、模型输出以及Flax模型三种模式,确保预测结果的可靠性。详见官方文档和示例。
ChatGLM-6B - 高效灵活的开源双语对话模型的本地部署与定制
AI对话ChatGLM-6BGithub中英双语大语言模型开源开源项目
ChatGLM-6B是一款开源的中英双语对话语言模型,采用GLM架构,拥有62亿参数。该模型支持低资源设备部署,6GB显存即可运行。经过约1T标识符训练和多种技术优化,ChatGLM-6B能生成贴近人类偏好的回答。模型提供高效参数微调方法,便于开发者进行应用定制。该项目完全开放学术研究,同时允许免费商业使用,致力于推动大模型技术进步。
vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台
GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量
vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台,具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型,兼容多种硬件设备,支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。
T-MAC - 优化低比特量化LLM推理的CPU加速框架
CPU加速GithubLLM推理T-MAC低比特量化开源项目矩阵乘法
T-MAC是一个创新的内核库,采用查找表技术实现混合精度矩阵乘法,无需反量化即可加速CPU上的低比特LLM推理。该框架支持多种低比特模型,包括GPTQ/gguf的W4A16、BitDistiller/EfficientQAT的W2A16和BitNet的W1(.58)A8。T-MAC在多种设备上展现出显著性能提升,例如在Surface Laptop 7上,单核处理速度可达20 tokens/s,四核可达48 tokens/s,比llama.cpp快4~5倍。
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