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Gemma-2b-it-GGUF

多样化选择的Gemma量化模型

该项目以多种量化格式提供Gemma模型,从低质量损失的小型号到几乎无质量损失的大型号,满足多样化的应用需求。模型的量化由Second State Inc.负责,旨在优化性能和存储空间,适合多种AI部署环境。选择合适型号可在性能与资源使用间达到平衡。

buddhi-128k-chat-7b-GGUF - 高效的文本生成模型量化方式,保障性能与质量
GithubHuggingfacellama.cpp开源项目模型质量量化高精度
本项目通过llama.cpp的量化处理,满足多样硬件需求,提供不同文件格式。i-matrix选项的应用和各类量化方式的整合,提升了模型精度与效率。根据RAM和VRAM情况,用户可以选择合适的量化版本。通过特性图表选择K-quants或I-quants,尤其是I-quants在性能和体积方面更具优势。下载指引详细,便于用户节省存储空间并优化性能,支持多种GPU平台,适合专业用户高效部署。
Phind-CodeLlama-34B-v2-GGUF - 利用GGUF格式提升模型性能,兼容多平台GPU加速
CodeLlamaGPU加速GithubHuggingface开源项目文本生成格式转换模型模型量化
Phind's CodeLlama 34B v2采用GGUF格式,由llama.cpp团队在2023年8月21日推出替代GGML。GGUF实现了更优的标记化及特殊标记支持,并且具有可扩展性。兼容多种第三方界面与库(如text-generation-webui和KoboldCpp),并支持GPU加速。量化模型在保持高质量的同时降低了资源占用,适用多种场景,建议使用Q4_K_M与Q5_K_M模型以实现最佳性能及质量平衡。
CodeLlama-13B-GGUF - GGUF格式的创新特点与适用范围
CodeLlama 13BGithubHuggingfaceMeta开源项目机器学习模型模型格式量化
Meta推出的GGUF格式替代了GGML,优化了编码生成的效能和兼容性。它增强了标记处理和元数据支持,并适用于多种程序和库,如llama.cpp和text-generation-webui。这种格式推动了编码模型的发展,提供了便于GPU加速和降低内存需求的量化模型,提升了开发者的灵活性和解决方案质量。
Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1-GGUF - AI模型量化方法提升硬件性能与资源效率
GithubHuggingfaceMistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1基于ARM的优化开源项目性能模型模型下载量化
通过llama.cpp进行量化优化,AI模型适用于各种RAM配置和资源受限环境。多种量化选项可供选择,从高质量到低资源占用,确保最佳性能表现。适用于ARM以及其他特定硬件,通过选择I-quant和K-quant格式实现速度与质量的平衡,优化AI推理性能。
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。
MadMix-Unleashed-12B-i1-GGUF - MadMix-Unleashed-12B模型量化文件的使用与性能分析
GithubHugging FaceHuggingfaceMadMix-Unleashed-12B开源项目服务器模型量化
项目MadMix-Unleashed-12B提供多种量化文件,适用于不同应用需求。量化文件如i1-IQ1_S和i1-IQ1_M等,可以根据性能和质量要求进行选择。文档中详细阐述了GGUF文件的使用方法,并提供了使用说明和质量比较。感谢nethype GmbH和@nicoboss的技术支持,他们的贡献提升了量化模型的质量。
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。
JSL-MedLlama-3-8B-v1.0-GGUF - JSL-MedLlama-3-8B量化版本适应不同性能需求
GithubHuggingfaceJSL-MedLlama-3-8B-v1.0医学开源项目性能模型模型下载量化
项目提供多个适用于JSL-MedLlama-3-8B模型的量化方案,涵盖不同计算性能和存储需求。采用llama.cpp进行的量化涵盖从高到低的质量选项,满足不同设备资源条件。推荐使用Q5_K_M或Q4_K_M量化版本,以实现质量与性能的平衡,确保硬件资源的最佳利用和精准的医疗文本生成。
dolphin-2.6-mistral-7B-GGUF - 兼容多平台的量化AI模型格式
Dolphin 2.6 Mistral 7BGithubHuggingface开源项目文件下载模型模型兼容性深度学习框架量化
该项目提供多平台兼容的GGUF格式模型文件,包括对GGML的量化替代方案,支持多种比特量化,适用于Windows、Linux和macOS平台的模型推理和GPU加速。用户可以选择合适的量化参数文件,并通过多种工具和命令行进行下载和运行,提升模型推理性能。
quantized-models - 提供多源量化模型以提升大语言模型推理效率
GithubHuggingfacequantized-modelstransformers大型语言模型开源项目文本生成推理模型量化模型
quantized-models项目整合了多种来源的量化模型,旨在提高大语言模型的推理效率。模型支持者包括TheBloke、LoneStriker、Meta Llama等,提供gguf、exl2格式的支持。用户可通过transformers库便捷地进行文本生成,这些模型按现状发布,需遵循其各自的许可协议。
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