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c4ai-command-r-plus-GGUF

GGUF权重支持与加载优化简介

在Command R+ GGUF项目中,发现GGUF权重支持的新特性,并学习使用release b2636特性进行优化加载。imatrix矩阵的使用简化了权重合并过程,提高了使用效率。基于CohereForAI/c4ai-command-r-plus基础模型,项目在wikitext-2-raw数据集中展示了低混乱度的表现,用户可以通过实例化命令快速开始使用项目功能。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 高效量化的指令微调语言模型GGUF版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama大语言模型开源项目文本生成模型量化
该项目提供Llama-3.2-1B-Instruct模型的GGUF格式量化版本,支持2至8位量化。GGUF是llama.cpp团队推出的新格式,取代了旧有的GGML。这一版本兼容多种支持GGUF的工具和库,如llama.cpp、LM Studio等,便于高效本地部署和推理。对于需要在资源受限环境中使用大型语言模型的开发者来说,此项目提供了实用的解决方案。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 3B参数指令微调语言模型的高效GGUF量化版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama人工智能开源项目模型量化
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型的GGUF量化版本,提供从1.6GB到7.3GB不等的多种量化类型。量化后的模型大小显著减小,便于部署使用,同时尽可能保持原模型性能。项目包含详细的量化版本说明、使用指南和常见问题解答,有助于用户选择适合的版本。
Wizard-Vicuna-30B-Uncensored-GGUF - 多平台兼容的高效AI模型格式
GGUFGithubHuggingfaceWizard Vicuna 30B Uncensored人工智能助手开源项目数据集模型量化模型
GGUF格式是llama.cpp团队于2023年8月推出的新模型格式,取代了不再支持的GGML。该项目提供多种量化方法及格式,以优化在llama.cpp、text-generation-webui等多平台上的使用。用户可以选择最合适的模型,通过支持GPU加速的客户端和库实现高效下载和使用。这些模型兼容多种第三方UI和库,有助于增强人工智能推理和应用开发的性能。
Qwen2.5-32B-AGI-Q6_K-GGUF - 通量计算优化的高性能大语言模型本地部署
GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5llama.cpp大型语言模型开源项目模型模型转换
该项目提供了GGUF格式转换的Qwen2.5-32B-AGI模型,支持通过llama.cpp实现本地高效部署和推理。模型采用Q6_K量化方案,在维持性能的同时显著减少资源消耗。项目支持通过brew快速安装llama.cpp或源码编译部署,并提供命令行界面和服务器模式两种运行选项,为本地化大模型应用提供灵活解决方案。
Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b-GGUF - 基于llama.cpp的Qwen-14B量化模型集合
GGUFGithubHuggingfaceRombos-LLMllama.cpp开源项目模型模型压缩量化
llama.cpp量化的Qwen-14B开源项目,通过imatrix方案优化生成多种GGUF格式模型文件。模型尺寸从2GB到29GB不等,覆盖Q2至F16多种量化精度,并针对不同硬件架构进行优化。项目提供完整的模型选择指南,方便本地部署时根据实际硬件环境选择合适版本。
WizardLM-1.0-Uncensored-Llama2-13B-GGUF - 解读WizardLM 1.0推出的GGUF格式模型
Eric HartfordGGUFGithubHuggingfaceWizardLM开源项目模型量化
该项目推出了WizardLM 1.0 Uncensored Llama2 13B的GGUF格式模型。GGUF格式是GGML的替代,由llama.cpp团队于2023年8月开发,具备标记化提升和对特定标记的支持,并包含元数据和可扩展功能。用户可在llama.cpp、text-generation-webui和KoboldCpp等多种平台上使用,实现跨平台的GPU加速和优化。项目细分不同量化参数模型,用户可根据需要利用多种工具便捷下载,并依照指南进行部署。模型在兼容性上表现突出,支持LangChain等多种Python库,提供更多使用选择。
guanaco-65B-GGUF - 解析新型GGUF格式及其多平台兼容性
GPU加速GithubGuanaco 65BHuggingfaceTim Dettmers开源项目模型模型格式量化
此项目涵盖了2023年8月21日由llama.cpp团队推出的GGUF格式,作为已停用的GGML格式的替代方案。该项目提供了多种比特的量化文件,适用于CPU和GPU的推理需求。用户能够通过多种客户端和库,如llama.cpp和text-generation-webui,下载并高效使用这些模型,提供本地及网络接口支持。所支持的量化方法包括GGML_TYPE_Q4_K,提供质量与性能的平衡。
Llama-3-Smaug-8B-GGUF - Llama-3-Smaug-8B模型的GGUF格式文件 支持多级量化
GGUF模型GithubHuggingfaceLlama-3-Smaug-8B人工智能助手开源项目文本生成模型量化
Llama-3-Smaug-8B-GGUF项目提供abacusai/Llama-3-Smaug-8B模型的GGUF格式文件,支持2-bit至8-bit多级量化。项目介绍了使用llama.cpp加载模型的方法,并概述了GGUF格式及其兼容工具。该资源有助于用户了解GGUF格式,选择适合的工具进行本地部署和文本生成应用。
guanaco-33B-GGUF - Guanaco 33B模型的高效量化格式,支持多平台部署
GPU加速GithubGuanaco 33BHuggingfaceTim Dettmers开源项目模型模型格式量化
该项目提供的GGUF格式量化模型文件针对Guanaco 33B进行了优化,适用于多种平台,包括llama.cpp和text-generation-webui。作为GGML的替代格式,GGUF引入了改良的量化方法,支持2到8位的量化,满足各种硬件资源需求。其优势在于提高AI推理性能与效率,并支持GPU加速,适合对AI生成及推理质量有较高要求的应用场景。
Arabic-Orpo-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - 阿拉伯语AI文本生成:支持新GGUF格式的创新工具
GGUFGPU加速GithubHuggingface开源项目技术更新接口支持模型模型选择
GGUF格式是llama.cpp团队在2023年推出的创新替代方案,旨在取代过时的GGML格式。多个应用程序和库已支持该格式,如ollama、llama.cpp和llama-cpp-python,后者提供GPU加速和OpenAI兼容功能。这些工具不仅提高了文本生成的效率,也为Windows、Linux和macOS用户提供了更多便利,尤其是支持故事生成和其他高级功能,为需要先进人工智能功能的用户提供理想解决方案。
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