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MiniCPM-V-2_6-gguf

高性能GGUF格式多模态模型转换与部署指南

MiniCPM-V-2.6是一个支持GGUF格式转换的多模态模型项目。项目展示了PyTorch模型到GGUF格式的转换流程,实现F16和INT4量化,并在Linux及Mac平台实现本地部署。项目提供完整的模型转换、构建和推理步骤,方便开发者进行多模态模型的本地化部署。

CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型
CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列,在多项基准测试中表现优异,支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解,特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度,并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型,迎接未来视觉智能挑战。
VisCPM - 基于CPM-Bee的多模态大模型 对话和图像生成
CPM-BeeGithubVisCPM中英双语多模态大模型开源开源项目
VisCPM是基于CPM-Bee语言模型开发的开源多模态大模型系列,包含VisCPM-Chat和VisCPM-Paint两个模型。VisCPM-Chat支持中英双语多模态对话,VisCPM-Paint实现文到图生成。该项目仅通过英文数据预训练即实现了出色的中文多模态能力,在中文开源多模态模型中表现优异。VisCPM开源供个人和研究使用,旨在促进多模态大模型领域进步。
ctransformers - Python接口的高效C/C++ Transformer模型
CTransformersGGMLGithubLangChainPythonTransformer模型开源项目
CTransformers提供Python接口,通过GGML库高效加载和运行C/C++实现的Transformer模型。支持多种模型类型,如GPT-2、GPT-J、LLaMA等,并可与Hugging Face和LangChain集成。提供CUDA、ROCm和Metal兼容的GPU加速选项,适合高性能自然语言处理任务。
CTranslate2 - 高效的Transformer模型推理库,提供多种性能优化方案
CTranslate2Github并行执行开源项目性能优化模型压缩转换器模型
CTranslate2是一个用于Transformer模型高效推理的C++和Python库,通过权重量化、层融合、批次重排序等技术,显著提升CPU和GPU上的执行速度并减少内存占用。支持多种模型类型,包括编码器-解码器、仅解码器和仅编码器模型,兼容OpenNMT-py、OpenNMT-tf、Fairseq等框架。其主要特点包括自动CPU检测、代码分发、并行和异步执行以及动态内存使用。
MiniGPT-4 - 视觉语言多任务学习的统一接口
GithubMiniGPT-v2图像理解多任务学习大型语言模型开源项目视觉语言模型
MiniGPT-4是一个视觉语言理解项目,整合了Llama 2和Vicuna模型以增强多模态能力。它支持图像描述、视觉问答和多任务学习,能够处理复杂的视觉理解任务。项目的开源性和灵活架构为研究人员和开发者提供了探索视觉语言AI的工具。
ppq - 多功能的神经网络量化工具
GithubOnnxPPQTensorRT开源项目神经网络量化量化优化
PPQ 是一个适用于工业应用的神经网络量化工具。通过将浮点运算转换为定点运算,它显著提升系统功耗效率和执行速度。具备高度扩展性,用户可自定义量化过程,并结合多种硬件和推理库使用。版本 0.6.6 更新了图模式匹配、图融合功能,并新增 FP8 量化规范和 PFL 基础类库。支持 TensorRT, Openvino, Onnxruntime 等推理框架,实现高效的神经网络量化部署。
VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型
GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调
VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型,具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础,增添了6.2亿参数,整合了先进的BLIP2-Qformer技术,达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿,展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化,支持在消费级显卡上运行,降低了使用门槛,拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。
Llama-2-Open-Source-LLM-CPU-Inference - 在CPU上运行量化开源LLM的实用指南
C TransformersCPU推理GGMLGithubLangChainLlama-2开源项目
详细介绍如何在本地CPU上使用Llama 2、C Transformers、GGML和LangChain运行量化开源LLM进行文档问答的指南。内容涵盖工具配置、模型下载和依赖管理,帮助团队实现自我管理或私有部署,满足数据隐私和合规要求,并节省GPU实例的高额费用。
mmdeploy - 多平台支持的深度学习模型部署工具集与推理框架
AI模型GithubMMDeployOpenMMLab开源项目模型部署深度学习
MMDeploy是一个开源的深度学习模型部署工具,支持OpenMMLab的各类模型库。该工具集成了多种推理后端,兼容Linux、Windows、macOS和Android等操作系统。提供灵活可扩展的C/C++ SDK框架,支持模型转换、配置编写、性能剖析和量化。详尽文档指导简化了模型部署过程,使其更加高效。
min-max-gpt - 为大规模GPT模型训练优化的开源框架
GPU训练GithubminGPT分布式训练大规模模型开源项目深度学习
min-max-gpt是一个针对大规模GPT模型训练优化的开源项目。该框架集成了muP初始化、混合精度训练、FSDP和DeepSpeed Zero-3等技术,并提供了不依赖Hugging Face的训练选项。这使得研究人员和开发者能够更灵活地控制训练过程。项目已在8块80GB A100 GPU上成功训练20B参数模型,展现了其在大规模语言模型训练方面的能力。
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