AutoFP8

量化库优化大语言模型推理性能

AutoFP8 FP8量化 vLLM 模型压缩神经网络 Github 开源项目

AutoFP8是一个开源FP8量化库，用于生成vLLM兼容的压缩检查点。它提供FP8_E4M3精度的量化权重、激活和KV缓存比例，支持静态和动态激活方案。AutoFP8能将预训练模型转换为FP8格式，与vLLM无缝集成，提高大语言模型推理效率，同时保持模型精度。这个工具适用于优化和部署大规模语言模型。

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介绍相关项目

PINTO_model_zoo - 提供多框架神经网络模型转换与量化的开源工具

GithubONNXPINTO_model_zooPyTorchTensorFlow开源项目量化

PINTO_model_zoo 是一个开源工具库，支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO 等多个框架的模型转换和量化。项目提供多种量化方法，包括权重量化、整数量化和浮点数量化，旨在优化模型性能以适应不同平台，如 RaspberryPi 和 EdgeTPU。它还提供大量预量化模型和详细转换指南，帮助开发者在各种设备上高效部署深度学习模型。

llama-3-cat-8b-instruct-v1-GGUF - 文本生成模型的量化选择

GithubHuggingfacellama.cpp开源项目文件下载模型模型性能质量选择量化

此项目通过llama.cpp进行模型量化，以满足多样化的硬件限制需求。量化文件选择从Q8_0到IQ1_S不等，推荐使用Q6_K和Q5_K_M文件。使用huggingface-cli可方便下载所需文件。I-quant和K-quant适应不同硬件，特别在低于Q4时，I-quant表现出色。支持CPU和Apple Metal，需注意性能平衡。

Llama3-8B-1.58-100B-tokens - 基于BitNet架构的Llama3 8B量化版本

BitNetGithubHuggingfaceLlama3-8B-1.58开源项目模型模型训练语言模型量化

这是一个基于BitNet 1.58b架构的语言模型，通过对Llama-3-8B-Instruct进行微调开发。模型在FineWeb-edu数据集上完成了1000亿token的训练，采用1e-5学习率。测评显示其部分性能指标接近原版Llama3 8B，体现了极限量化在大型语言模型领域的应用潜力。

llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架

DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目

这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。

Luna-AI-Llama2-Uncensored-GGUF - 开源Llama 2模型的GGUF量化版本

GGUFGithubHuggingfaceLlama人工智能开源项目文件格式模型量化压缩

这是Tap-M开发的Luna AI Llama2 Uncensored模型的GGUF量化版本。项目提供了2-8比特不同量化级别的模型文件,支持CPU和GPU推理,可与llama.cpp及主流UI框架配合使用。模型基于cc-by-sa-4.0和Meta Llama 2双重许可协议发布。

rwkv.cpp - 多精度量化推理和CPU优化的大语言模型

GithubPythonRWKVcuBLASggmlhipBLAS开源项目

该项目将RWKV-LM移植到ggerganov的ggml，支持FP32、FP16及量化的INT4、INT5和INT8推理，主要针对CPU使用，同时兼容cuBLAS。项目提供C库和Python封装。RWKV是一种不同于Transformer的大语言模型架构，只需前一步状态计算logits，适合长上下文使用。支持RWKV v5和v6模型以及LoRA检查点加载，适用于高质量和高性能需求的场景。

LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台

GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门

LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具，支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度，支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练，并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外，新版本还增加了PiSSA算法，且支持多种开发平台如Colab和DSW，适合高质量文本生成和智能应用开发。

NVLM-D-72B-nf4 - 多模态模型NF4量化与性能优化研究

GPU内存GithubHuggingfaceNVLM-D-72B图像文本生成开源项目模型模型转换量化

NVLM-D-72B模型NF4量化转换项目利用BitsAndBytes技术实现双重量化，旨在优化性能。目前纯文本处理表现出色，但图像处理功能仍需完善。项目优化了modeling_intern_vit.py文件，提高了量化模块兼容性。模型运行需48GB以上显存，遵循CC BY-NC 4.0许可。该项目为探索大型多模态模型量化提供了宝贵经验。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GPTQ-INT4 - Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的INT4量化版本

GPTQGithubHuggingfaceMeta Llama 3.1大语言模型开源项目推理模型量化

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的INT4量化版本，由社区开发。该版本将原FP16模型量化为INT4，支持多语言对话，在行业基准测试中表现优异。模型仅需约4GB显存即可加载，兼容多种推理框架。项目提供详细使用指南和量化复现方法，适用于资源受限环境下的高效部署。

LlamaGuard-7B-AWQ - 使用低位量化技术提升模型推理速度和效率

AWQGithubHuggingfaceLlamaGuard 7B安全分类安装指南开源项目模型模型量化

LlamaGuard-7B-AWQ采用了AWQ的4位量化技术，提升了模型在Linux和Windows平台上的推理效率和精度，需使用NVidia GPU。此模型相较于传统GPTQ设置，具备更快速度和良好的输出质量，兼容Text Generation Webui、vLLM及Transformers等系统，支持多用户推理服务，适合对时延和精度有较高要求的应用场景。

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