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Llama-3.2-90B-Vision-Instruct-FP8-dynamic

基于Meta-Llama架构的FP8量化多语言视觉对话模型

这是一个基于Meta-Llama-3.2架构开发的视觉语言模型,包含900亿参数。通过FP8量化技术优化,将模型存储空间和GPU内存需求降低约50%。模型支持图像理解和多语言文本生成,主要应用于智能对话系统。借助vLLM后端可实现高效部署和OpenAI兼容服务。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-FP8 - Meta-Llama-3.1-70B模型的FP8量化版本 提升效率降低资源需求
FP8量化GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B-InstructvLLM人工智能开源项目模型语言模型
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型的FP8量化版本,通过将权重和激活量化为8位浮点数,大幅降低了模型体积和GPU内存需求。支持多语言商业和研究应用,在OpenLLM基准测试中平均得分84.29,性能接近原始模型。可通过vLLM后端高效部署,适用于智能对话等多种场景。
Llama-3-VILA1.5-8B - 视觉语言模型支持多图像推理和边缘计算
GithubHuggingfaceVILA图文理解多模态大模型开源项目模型视觉语言模型边缘计算
Llama-3-VILA1.5-8B是一款基于大规模交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。该模型具备多图像推理、情境学习和视觉思维链等功能,可部署于边缘设备。在12个基准测试中,包括5个学术视觉问答和7个指令跟随测试,Llama-3-VILA1.5-8B展现了优秀性能。这一模型为研究人员和AI爱好者提供了进行大型多模态模型和聊天机器人研究的有力工具。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-FP8 - FP8量化版Meta Llama 3实现内存占用减半
FP8量化GithubHuggingfaceMeta-Llama-3vLLM大语言模型开源项目模型模型优化
这是一个通过8位浮点(FP8)量化技术优化的Meta Llama 3模型,在仅占用原模型一半存储空间和GPU内存的同时,保持了99.28%的性能水平。模型基于vLLM后端运行,支持英语对话场景下的商业及研究应用,可用于构建AI助手等应用。
Llama-3.1-Unhinged-Vision-8B-GGUF - 新的多模态内容处理AI模型
GithubHuggingfaceLM StudioMeta Llama 3.1上下文多模态开源项目模型
此项目结合了Meta Llama 3.1 8B和mmprojector模型,具备128K上下文能力,可以在对话中准确区分多幅图像。这一模型已在LM Studio中应用,为复杂视觉数据处理提供了支持。
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-3.2-11B-Vision-Instruct - Meta推出支持图文交互的语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta图像识别多模态大语言模型开源项目模型问答系统
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是一款由Meta开发的大型语言模型,集成了文本理解和图像识别能力。模型采用11B和90B两种参数规模,支持128K长度的上下文处理。基于Llama 3.1架构,通过监督学习和人类反馈优化,在视觉问答、图像描述、文档理解等任务中展现出优秀性能。该项目开放商用授权,需遵循Llama 3.2社区许可协议。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic - 多语种量化优化模型,显著降低内存占用
GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic多语言支持开源项目文本生成模型模型优化量化
通过将权重和激活量化为FP8格式,该项目优化了Llama-3.1-Nemotron模型,显著降低了GPU内存与磁盘的占用。模型适用于商业与研究,支持多语言开发和会话助手的构建。利用vLLM,可以实现高效部署并具有OpenAI兼容性。Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic在诸多测试中表现优良,在Arena-Hard评估中达99.41%的恢复率。
Llama-3.2-11b-vision-uncensored - 图像处理与自然语言生成的先进集成工具
AI助手GithubHuggingfacealpindale/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct图像处理开源项目模型模型量化自然语言生成
Llama-3.2-11b-vision-uncensored项目结合了图像处理和自然语言生成,使用Peft和torch库,专注于提供直接且无偏见的AI响应。自定义配置支持高效模型加载,适合要求高度注意力的场景。
Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型
Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - 基于llama.cpp的Meta Llama 3量化版大语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct模型通过llama.cpp框架实现量化优化,具备8B参数规模和8K上下文长度。模型集成GQA注意力机制,在对话和指令理解方面表现出色,支持商业及研究应用。作为专注英语处理的AI模型,在性能、安全性和实用性方面都经过全面优化。
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