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TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-marlin

TinyLlama-1.1B量化推理解决方案

本项目提供了一种以TinyLlama-1.1B为基础的量化聊天模型,运用GPTQ技术实现内存优化与推理加速,支持高效的4位推理。借助nm-vllm引擎,用户能快速实现部署,并可通过Python管道进行本地推理。详细的量化与Marlin格式转换流程保障了模型的高效表现。此外,Neural Magic的Slack社区欢迎加入以获取支持和交流更多关于神经网络及AI的资讯。

Qwen1.5-0.5B-Chat - 轻量级多语言AI聊天模型 支持32K长文本处理
GithubHuggingfaceQwen1.5人工智能多语言支持开源项目模型自然语言处理语言模型
Qwen1.5-0.5B-Chat是通义千问系列推出的轻量级多语言AI聊天模型。该模型采用优化的Transformer架构,支持32K长文本处理,具备强大的多语言和代码理解能力。作为Qwen2的测试版,它无需依赖trust_remote_code,为开发者提供了便捷的自然语言处理解决方案。
tiny-random-Llama-3 - 基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的微型化语言模型
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3-8B-Instructtransformers开源开源项目模型自然语言处理
tiny-random-Llama-3是Meta-Llama-3-8B-Instruct模型的微型化版本,旨在降低模型规模并简化部署过程。该项目基于Transformers库开发,采用Apache 2.0开源许可。虽然不支持直接推理,但为开发者提供了一个探索和实验大型语言模型缩小版本的轻量级选择。
internlm2-chat-20b - 高效支持长文本的20B参数对话模型,具备卓越推理和数据分析能力
GithubHuggingfaceInternLM2-Chat-20B人工智能助手工具调用开源模型开源项目模型长上下文推理
InternLM2-Chat-20B是具备20B参数的先进对话模型,支持长达20万字长上下文,表现出优秀的推理与数据分析能力。模型在多个领域,如数学、代码、创作上显示出色,部分指标超越GPT-3.5,并在GSM8K和MATH测试中接近GPT-4的表现。它的工具调用能力增强,适应复杂任务,同时强调生成符合伦理的文本。
Llama-3.1-405B - Meta开发的多语言大规模语言模型集合,支持商业和研究使用
GithubHuggingfaceLlama 3.1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 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列,提供8B、70B和405B三种规模。模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,使用分组查询注意力机制提升推理效率。经指令微调后,可用于多语言对话等场景,在行业基准测试中表现出色。支持8种语言,适用于商业和研究用途,如助手式聊天和自然语言生成等任务。
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。
mpt-7b-chat - 对MPT-7B-Chat模型的优化及其在开源LLaMA对话生成中的进展
GithubHuggingfaceMPT-7B-ChatMosaicMLTransformer对话生成开源开源项目模型
MPT-7B-Chat是MosaicML开发的对话生成模型,通过微调著名数据集提高生成效果,采用去掉位置嵌入的改进型解码器架构及FlashAttention、ALiBi等创新技术,支持较长序列训练与微调。此模型在MosaicML平台研发,可通过MosaicML与Hugging Face加载,尽管输出可能包含错误或偏见,仍为开发者提供了一个开源的对话生成提升工具。
Qwen-7B-Chat-Int4 - 大规模语言模型的高效应用
GithubHuggingfaceQwen-7B-Chat中文评测开源项目模型模型量化训练数据通义千问
Qwen-7B-Chat-Int4由阿里云基于Transformer架构开发,利用对齐机制和广泛的数据集进行训练,更新版在语言理解及数学和代码任务中表现出色。模型在多个任务中展现出较高的推理速度和低显存占用得益于其广泛预训练数据和先进的量化技术。优化后的分词器及加速方案便于多语言应用。更多信息请参见官方GitHub库。
chat - 开源智能对话平台 支持多种模型和高效会话管理
APIGithubOllamachat开发开源项目部署
Chat是一个开源的智能对话平台,集成OpenAI、Claude和Ollama等多种模型。平台提供上下文对话、多媒体处理、会话快照和分享功能。它支持用户管理和访问控制,适用于个人和团队。Chat具有提示词管理和全文搜索等特性,便于整理检索会话记录。其开放架构便于二次开发,支持快速部署到多种云平台。
mamba-chat - 基于状态空间模型架构的创新聊天AI
GithubMamba-Chat开源项目微调状态空间模型聊天语言模型
Mamba-Chat是一个基于状态空间模型架构的聊天语言模型,区别于传统的Transformer架构。该项目提供模型训练和微调代码,采用修改后的Huggingface Trainer类。Mamba-Chat以Mamba-2.8B为基础,在ultrachat_200k数据集的部分样本上进行了微调。项目支持通过命令行或Gradio应用与模型交互,并提供进一步微调的指南。Mamba-Chat为自然语言处理领域引入了新思路,展示了非Transformer架构在对话系统中的应用潜力。
nano-llama31 - 轻量级Llama 3.1架构实现 提供训练微调和推理功能
AI模型GithubLlama 3.1nanoGPT开源项目微调深度学习
nano-llama31是一个轻量级的Llama 3.1架构实现,无需额外依赖。该项目聚焦8B基础模型,提供训练、微调和推理功能。相比Meta官方和Hugging Face的版本,代码更为精简。目前正在开发中,已支持Tiny Stories数据集的微调。未来计划增加混合精度训练、分布式数据并行等功能,并考虑扩展到更大规模的Llama 3模型。
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