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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

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。

Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - 多语言指令微调大规模语言模型
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct多语言大语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理
Mistral-Nemo-Instruct-2407是一款基于Mistral-Nemo-Base-2407指令微调的大规模语言模型,支持128k上下文窗口。该模型在多语言和代码任务方面表现优异,可替代Mistral 7B使用。模型在主流基准测试中表现出色,并在多语言任务中展现强大能力。开发者可通过mistral_inference、transformers或NeMo框架使用该模型进行聊天、指令遵循和函数调用等多样化任务。Mistral-Nemo-Instruct-2407采用Apache 2许可证开源发布。
Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF - Mistral 7B Instruct模型的GGUF量化版本
AI模型GGUFGithubHuggingfaceMistral 7B开源项目模型自然语言处理量化
本项目提供Mistral 7B Instruct v0.1模型的GGUF格式量化版本。GGUF是llama.cpp团队推出的新格式,替代了GGML。项目包含2至8比特多种量化模型文件,支持CPU和GPU高效推理,适用于llama.cpp、text-generation-webui等多种客户端和库。此外还提供兼容性说明、文件说明和使用指南。
SqueezeLLM - 硬件资源优化下的大语言模型量化服务
GithubSqueezeLLM内存优化大语言模型开源项目模型压缩量化
SqueezeLLM通过密集与稀疏量化方法降低大语言模型的内存占用并提升性能,将权重矩阵拆分为易量化的密集组件和保留关键部分的稀疏组件,实现更小内存占用、相同延迟和更高精度。支持包括LLaMA、Vicuna和XGen在内的多个热门模型,提供3位和4位量化选项,适用于不同稀疏度水平。最新更新涵盖Mistral模型支持和自定义模型量化代码发布。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w8a8 - 量化优化的多语言文本生成模型
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3vLLM多语言开源项目文本生成模型量化
该模型通过INT8量化优化,实现了GPU内存效率和计算吞吐量的提升,支持多语言文本生成,适用于商业和研究中的辅助聊天任务。在多个基准测试中,该模型实现了超越未量化模型的恢复率,尤其在OpenLLM和HumanEval测试中表现突出。使用GPTQ算法进行量化,有效降低了内存和磁盘的占用。可通过vLLM后端快速部署,并支持OpenAI兼容服务。
Phi-3-mini-4k-instruct - 高效节省内存的模型微调策略,快速实现量化优化
GithubHuggingfacePhi-3免费微调内存优化开源项目机器学习模型量化模型
此项目通过Unsloth量化技术,提供高效的Mistral平台大模型微调方案,速度提升至2-5倍,内存占用降低至50-70%。提供的Colab笔记本支持Phi-3、Llama 3、Gemma 2等多种模型,简单易用,适合初学者。用户可以节省计算资源,并将微调后的模型导出至GGUF或上传至Hugging Face,方便成果共享。
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。
Qwen2.5-32B-AGI-GGUF - Qwen2.5-32B-AGI模型量化与性能优化概述
GithubHuggingfaceQwen2.5-32B-AGI开源项目文本生成权重模型模型优化量化
介绍Qwen2.5-32B-AGI在Llamacpp中的量化模型,强调文本生成性能的提升。多种量化格式(如Q8_0,Q6_K_L)满足不同需求,结合embed/output量化,适应低RAM环境。提供模型选择、下载与运行指南,含基于ARM芯片的性能优化方法。
Replete-Coder-Llama3-8B-GGUF - 基于llama.cpp优化的高效量化方法提升文本生成性能
GithubHuggingfaceReplete-Coder-Llama3-8B开源项目数据集文本生成模型模型压缩量化
该开源项目利用llama.cpp进行模型量化,适用于HumanEval和AI2推理挑战等任务,提供多种量化选项如Q8_0和Q6_K,适应不同内存要求,同时优化性能表现。I-quant量化在低于Q4时表现良好,用户可依据自己的设备内存和GPU VRAM选择合适的量化格式,通过huggingface-cli便捷获取所需文件。
Mistral-Nemo-Base-2407 - Mistral和NVIDIA联合开发的多语言大模型支持128k超长上下文
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Base-2407多语言支持大语言模型开源项目机器学习模型深度学习
Mistral-Nemo-Base-2407是Mistral AI与NVIDIA合作推出的开源语言模型,采用12B参数规模和128k上下文窗口设计。模型支持英语、法语等8种语言,并在MMLU等多项基准测试中表现出色。基于40层transformer架构,可作为Mistral 7B的升级替代方案。该项目以Apache 2许可证发布,支持多语言及代码生成场景。
Qwen2.5-14B_Uncensored_Instruct-GGUF - 高性能量化版本适用于多种设备和场景
GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-14B开源项目文本生成模型模型压缩量化
此项目为Qwen2.5-14B无审查指令模型提供多种量化版本,涵盖从29.55GB的F16到5.36GB的IQ2_M等不同规格。量化类型包括Q8_0、Q6_K、Q5_K、Q4_K、Q3_K和IQ系列,适应不同硬件配置需求。项目详细介绍了各版本特点、文件大小和适用场景,并提供选择指南和下载方法,方便用户根据设备性能选择合适版本。
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