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tiny-mistral

基于Mistral架构的随机初始化模型 专用于端到端测试

tiny-mistral是一个基于Mistral架构的随机初始化模型,专为端到端测试设计。该项目提供了一个轻量级版本,使开发者能够在无需完整预训练模型的情况下进行快速验证和调试。这一工具简化了AI模型的开发和优化流程,为研究人员和工程师提供了便捷的测试环境。

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。
Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ - AWQ量化优化的Mistral-7B指令模型 支持GPU加速推理
AWQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.1人工智能大语言模型开源项目指令微调模型
Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ是基于Mistral AI开源的指令微调语言模型,经过AWQ 4位量化优化。该模型保留了原版的分组查询注意力和滑动窗口注意力等特性,同时大幅降低了模型大小,提升了GPU推理速度。它支持处理4096个token的长文本输入,适合需要高效部署的应用场景。开发者可以通过Python接口便捷地使用该模型进行文本生成。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - Mistral-Nemo模型在多语言文本生成中的量化应用
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407内存需求开源项目性能优化模型模型下载量化
Mistral-Nemo-Instruct-2407项目通过llama.cpp进行了高效的量化处理,优化了模型性能和文件大小。该模型适用于多种RAM和VRAM配置,提供不同量化格式以满足各种需求,尤其推荐使用Q6_K_L和Q5_K_L格式。这些量化后的模型可在LM Studio中执行,适合高质量文本生成任务。
mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit - Unsloth:加速大型语言模型微调的开源项目
GithubHuggingfaceUnsloth内存优化开源项目微调效率提升模型语言模型
mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit项目利用Unsloth技术提高大型语言模型的微调效率。该开源工具可将Mistral、Gemma和Llama 2等模型的微调速度提升2-5倍,同时减少70%的内存使用。项目提供多个针对不同模型的免费Colab笔记本,支持对话式和文本补全等微调任务,便于初学者实现高效模型优化。
Mistral-Nemo-Base-2407-bnb-4bit - 提高模型微调速度并优化内存占用
GithubGoogle ColabHuggingfaceMistralUnsloth开源项目微调效率模型
本项目使用Unsloth技术对Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等模型提高微调速度,减少内存使用高达70%。通过免费的Google Colab笔记本,用户能够轻松完成微调过程,非常适合初学者使用。支持的模型包括Llama-3 8b、Gemma 7b、Mistral 7b等,这些模型在性能和内存使用上均有显著提升。
tiny-random-OPTForCausalLM-extended-vocab - 轻量级OPT因果语言模型测试框架
GithubHuggingfacePEFT开源项目技术规格机器学习模型模型训练环境影响评估
tiny-random-OPTForCausalLM是一个基于PEFT库开发的轻量级测试框架,通过缩减OPT模型规模实现快速测试和原型验证。此框架适用于文本生成、语言理解等自然语言处理任务的实验环境,特别适合在计算资源有限的场景下使用。
Chinese-Mixtral - 使用Sparse MoE架构的中文Mixtral模型
Chinese-MixtralGithubMixtral大模型量化开源项目指令精调稀疏混合专家模型
模型基于Mistral.ai的Mixtral模型开发,经过中文增量训练与指令精调,具备处理长文本(原生支持32K上下文,实测可达128K)的能力。包括中文Mixtral基础模型与指令模型,显著提升数学推理和代码生成性能。通过llama.cpp进行量化推理,最低仅需16G内存。开源提供代码、训练脚本与详细教程,支持多种推理和部署工具,适合个人电脑本地快速部署量化模型。
zephyr-sft-bnb-4bit - 通过Unsloth技术快速优化Mistral等模型的内存使用
GithubHuggingfaceMistralUnsloth开源项目微调性能优化模型节省内存
该项目使用Unsloth技术实现了Mistral、Gemma和Llama等模型的快速微调,显著降低内存使用率。用户可以通过简单的操作获得优化后的模型,支持导出为GGUF、vLLM或上传至Hugging Face。此方法特别适用于内存要求高的模型,并免费提供初学者友好的工具。
Mistral-7B-Instruct-v0.2-GPTQ - 高效量化的开源指令型大语言模型
AI推理GPTQGithubHuggingfaceMistral 7B开源项目模型模型下载量化模型
Mistral-7B-Instruct-v0.2模型的GPTQ量化版本,提供4位和8位精度等多种参数选项。支持Linux和Windows的GPU推理,兼容多个开源框架。采用Mistral提示模板,适用于指令任务。由TheBloke量化发布,旨在提供高效易用的开源大语言模型。
tiny-random-LlamaForCausalLM - 微型随机语言模型助力AI生成能力研究
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
tiny-random-LlamaForCausalLM是基于Hugging Face Transformers库的小型随机语言模型。这个轻量级模型为AI研究人员和开发者提供了一个实验平台,用于探索基本的文本生成功能。尽管规模小巧,但它适用于快速原型设计、测试和教育目的,可以轻松部署和定制,为AI研究和应用开发奠定基础。
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