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Mistral-Nemo-Instruct-2407-FP8

FP8量化技术在模型优化与部署中的应用

Github量化模型开源项目模型优化评估部署Mistral-Nemo-Instruct-2407-FP8Huggingface

Mistral-Nemo-Instruct-2407-FP8通过FP8量化技术提升了模型的内存和体积效率，主要用于商业和研究。该模型适用于英语聊天助手，利用参数位数的减少节省约50%的资源。结合vLLM>=0.5.0的高效推理环境，优化部署性能。量化由AutoFP8完成，Neural Magic计划转向支持更多方案的llm-compressor。尽管量化后某些评测得分略有下降，但保持的性能恢复率使其成为资源效率化的优选方案。

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