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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。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Meta推出的新一代多语言AI对话模型 支持128K上下文
128K上下文GithubHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct多语言对话模型开源项目模型社区模型
Llama-3.2-3B-Instruct是Meta发布的新一代多语言AI模型,针对对话、检索和摘要任务进行优化。官方支持8种语言,实际训练语言更多。模型具备128K长上下文能力,可处理复杂任务。社区贡献者bartowski基于llama.cpp提供GGUF量化版本,便于多设备部署。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-quantized.w8a8 - 经INT8量化优化的Llama-3指令模型实现内存节省和性能提升
AI助手GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM开源项目模型模型量化语言模型评估
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型通过INT8量化优化后,GPU内存占用减少50%,计算性能提升两倍。模型保持多语言处理能力,在Arena-Hard、OpenLLM、HumanEval等基准测试中性能恢复率达98%以上。支持vLLM后端部署及OpenAI兼容API。
llava-llama-3-8b-v1_1-gguf - 基于Llama-3的8B参数多模态模型实现图文交互
GithubHuggingfaceLLaVAXTuner图像理解大模型微调开源项目模型视觉语言模型
这是一个基于Llama-3和CLIP视觉模型构建的多模态系统,采用GGUF格式优化部署效率。模型在MMBench、CCBench等多个基准测试中展现了优秀的图像理解和文本生成能力。通过ollama或llama.cpp框架,可实现快速本地部署和图文交互功能。
Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Llama 3.2多语言模型的高效量化部署方案
GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言开源项目机器学习模型语言模型量化模型
Llama 3.2系列多语言模型的GGUF量化版本,针对对话、检索和摘要任务进行优化。通过多种量化方案实现4.66GB至9.38GB的灵活内存占用,适合在资源受限环境部署。该模型在主流行业基准测试中展现了良好性能。
Llama-3.1-405B-FP8 - Meta推出的405B参数多语言AI模型支持128K上下文
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能元宇宙多语言大语言模型开源项目模型
Llama-3.1-405B-FP8是Meta发布的多语言大语言模型,支持8种语言文本生成,参数规模405B,上下文窗口128K。该模型在多项基准测试中表现优异,适用于对话等自然语言任务。它允许商业使用,可用于数据生成和模型蒸馏等场景。该模型采用优化的Transformer架构,具备强大的多语言处理能力。
Llama-3.2-1B - Meta推出多语言大规模语言模型 支持多种商业和研究场景
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-3.2-1B是Meta开发的多语言大规模语言模型,支持8种语言。采用优化的Transformer架构,经9T token训练,具128K上下文长度。适用于对话、检索、摘要等任务,性能优于多数开源和闭源模型。支持商业和研究用途,可开发AI助手、写作工具等。提供原始和量化版本,适应不同计算资源需求。该模型在多语言处理和应用灵活性方面表现出色。
Llama-3.2-1B-Instruct-q4f32_1-MLC - 基于MLC格式的Llama指令微调对话模型支持多平台轻量级部署
GithubHuggingfaceLlamaMLC人工智能开源框架开源项目模型语言模型
基于Meta Llama-3.2-1B-Instruct转换的MLC格式模型,采用q4f32_1量化方案,针对MLC-LLM和WebLLM项目进行优化。模型提供命令行交互、REST服务部署和Python API调用功能,可灵活应用于各类场景。具备快速部署和高效对话能力,适合构建轻量级AI对话应用。
cogvlm2-llama3-chat-19B - 支持8K内容长度和高分辨率图像的开源多模态AI模型
CogVLM2GithubHuggingface人工智能图像理解对话模型开源项目模型视觉语言模型
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态AI模型,支持8K内容长度和1344*1344图像分辨率。该模型在TextVQA、DocVQA等多项基准测试中表现优异,具备图像理解和对话能力。CogVLM2提供英文和中英双语版本,在开源模型中表现突出,部分任务性能可与非开源模型媲美。
Meta-Llama-3-8B - Meta发布的新一代大规模语言模型Llama 3
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-8B是Meta发布的新一代大语言模型,拥有80亿参数规模。该模型在超过15万亿token的公开数据上预训练,经过指令微调后在对话任务中表现出色。模型采用优化的Transformer架构,支持8K上下文长度,在安全性和实用性方面进行了优化。适用于商业和研究用途,可用于开发聊天助手等多种自然语言生成应用。
Llama-3.1-8B - Meta推出的多语言大型语言模型 支持128K超长上下文
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型
Llama-3.1-8B是Meta公司推出的多语言大型语言模型,采用优化的Transformer架构,支持128K超长上下文。该模型在8种语言中进行预训练和指令微调,在通用对话和多语言任务上表现优异。Llama-3.1-8B适用于助手式聊天、自然语言生成等商业和研究场景,并提供自定义商业许可证。用户在遵守使用政策的前提下可广泛应用该模型。
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