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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16

基于LLaMA 3.1的INT4量化指令模型

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的INT4量化版本,将模型参数从16bit压缩至4bit,有效降低75%的存储和显存占用。模型在Arena-Hard、OpenLLM、HumanEval等基准测试中表现稳定,量化后性能恢复率保持在93%-99%之间。通过vLLM后端部署,支持8种语言处理,适合商业及研究领域应用。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-quantized.w4a16 - Meta-Llama 3.1 70B模型的INT4量化版本 性能几乎不损
GithubHuggingfaceINT4Meta-Llama-3.1vLLM开源项目模型自然语言处理量化模型
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型的INT4量化版本,模型大小减少75%,但性能几乎不损。支持多语言,适用于商业和研究。可通过vLLM高效部署,在Arena-Hard、OpenLLM和HumanEval等测试中表现优异,展示出卓越的推理和编码能力。
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。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-quantized.w8a16 - 智能LLM量化技术实现50%体积压缩并完整保留性能
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3OpenLLM人工智能开源项目权重优化模型模型量化
Meta-Llama-3-8B-Instruct模型经INT8量化优化后,参数位数从16位降至8位,减少约50%磁盘空间和GPU内存占用。在OpenLLM基准测试中,量化模型平均得分68.69,与原版68.54分相当。模型支持vLLM和transformers框架部署,适用于英语环境中商业和研究领域的AI助手应用。
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。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-AWQ-INT4 - 高性能4比特量化优化版本
AutoAWQGithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1大语言模型开源项目推理模型量化
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的社区驱动4比特量化版本,采用AutoAWQ技术从FP16量化到INT4。该版本仅需4GB显存即可加载,大幅降低内存占用。支持Transformers、AutoAWQ、TGI和vLLM等多种推理方式,适用于不同部署场景。量化模型在保持原始性能的同时,为资源受限环境提供了高效的大语言模型方案。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 - Llama 3.1 70B指令模型INT4量化版 多语言对话优化
AutoAWQGithubHuggingfaceMeta Llama 3.1大语言模型开源项目推理模型量化
Meta AI的Llama 3.1 70B指令模型经社区量化为INT4精度,显著降低内存需求。这一多语言模型针对对话场景优化,在行业基准测试中表现优异。支持通过Transformers、AutoAWQ、TGI和vLLM等多种方式部署使用,为开发者提供灵活选择。
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-GPTQ-INT4 - Meta Llama 3.1模型的INT4量化版本实现多语言对话
GithubHuggingfaceLlama 3.1大语言模型开源项目推理部署模型模型量化深度学习
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct量化模型通过AutoGPTQ技术将FP16压缩至INT4格式,实现了更高效的多语言对话能力。模型集成了transformers、AutoGPTQ、TGI和vLLM等多种推理框架,方便灵活部署。经过基准测试验证,该社区驱动的量化版本在降低内存占用的同时保持了原有性能水平。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - Llama 3.1多语言指令模型的量化版本
GGUFGithubHuggingfaceMeta-Llamallama.cpp人工智能开源项目模型量化
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF是Llama 3.1模型的量化版本,使用llama.cpp技术实现。该项目提供多种精度的模型文件,从32GB的全精度到4GB的低精度,适应不同硬件需求。模型支持英语、德语、法语等多语言指令任务,可用于对话和问答。用户可选择合适的量化版本,在保持性能的同时优化资源使用。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-awq-4bit - 高效4位量化的大型指令模型 适用GPU推理
AutoAWQGPUGithubHuggingfaceLlama 3.1开源项目模型自然语言处理量化
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的4位量化版本,采用AutoAWQ技术实现。This Kaitchup开发的这一版本旨在提高GPU推理效率,在保持原始性能的同时显著降低内存占用。适合在资源受限环境中运行,项目页面提供了量化过程、评估结果及使用方法的详细信息。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama-3.1-8B的FP8量化技术优化多语言文本生成
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM多语言开源项目模型模型优化量化
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic利用FP8量化技术优化内存使用,适用于多语言商业和研究用途,提升推理效率。该模型在Arena-Hard评估中实现105.4%回收率,在OpenLLM v1中达成99.7%回收率,展示接近未量化模型的性能表现。支持多语言文本生成,尤其适合聊天机器人及语言理解任务,且通过vLLM后端简化部署流程。利用LLM Compressor进行量化,降低存储成本并提高部署效率,保持高质量文本生成能力。
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