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Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF

高效模型量化与优化指南

该项目介绍了多语言支持的Mistral-Nemo-Instruct-2407模型,其量化版本是由Second State Inc.完成的,涵盖从2位到16位的不同精度和质量损失模型。特别推荐使用具有最小质量损失的Q5_K_M和Q5_K_S版本。此外,还提供了在LlamaEdge上运行的服务和命令行应用指南,以便在配置上下文大小和自定义提示模板时满足不同应用的需求。本项目适合于在资源有限的环境中追求性能优化的用户。

Qwen2.5-Math-72B-Instruct-GGUF - Llamacpp在Qwen2.5-Math代码量化中的应用
ARM芯片GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-Math-72B-Instruct开源项目性能模型量化
项目应用llama.cpp对Qwen2.5-Math模型进行量化,提供多种量化格式以适应不同硬件配置。更新包括改进的分词器,涵盖高至极低质量的量化文件,适用于不同RAM和VRAM需求,并支持在ARM芯片上运行。使用K-quant和I-quant等量化方法,有助于优化模型性能与速度。下载和安装可通过huggingface-cli实现,灵活快捷。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8 - FP8量化优化的Meta-Llama-3-70B指令模型实现高效部署
FP8GithubHuggingfaceLlama3vLLM大语言模型开源项目模型量化
Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8是一个经FP8量化优化的大型语言模型。通过AutoFP8技术,该模型将参数位数从16减至8,大幅降低存储和GPU内存需求。在OpenLLM基准测试中,其平均得分为79.16,与原始模型的79.51相近。这个英语助手式聊天模型适用于商业和研究领域,可通过vLLM后端实现高效部署。
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。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w8a8 - 量化优化的多语言文本生成模型
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3vLLM多语言开源项目文本生成模型量化
该模型通过INT8量化优化,实现了GPU内存效率和计算吞吐量的提升,支持多语言文本生成,适用于商业和研究中的辅助聊天任务。在多个基准测试中,该模型实现了超越未量化模型的恢复率,尤其在OpenLLM和HumanEval测试中表现突出。使用GPTQ算法进行量化,有效降低了内存和磁盘的占用。可通过vLLM后端快速部署,并支持OpenAI兼容服务。
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。
gemma-2-9b-it-abliterated-GGUF - 文本生成性能优化的多种量化方法
ARM芯片GithubHuggingfacegemma-2-9b-it-abliterated嵌入/输出权重开源项目文本生成模型量化
该项目使用llama.cpp进行gemma-2-9b-it-abliterated模型的多种量化实现,能够适应不同的内存和硬件需求。用户可根据设备的RAM和GPU VRAM选择适合的模型文件大小。项目支持多种量化格式,如Q5_K_M和IQ3_M等,以满足不同的性能需求。通过huggingface-cli,用户可以轻松下载特定量化模型,并实现高效推理。建议在LM Studio中运行,并分享使用体验,以帮助优化模型质量和性能。
Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.1-GGUF - Llama-3指令型语言模型的GGUF量化版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3人工智能开源项目文本生成模型量化模型
该项目提供Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.1模型的GGUF格式量化版本,支持2至8位多种位宽。模型采用ChatML提示模板,兼容多种GGUF客户端和库,如llama.cpp和LM Studio。作为文本生成模型,它为本地部署提供了高性能和灵活的选择。
mistral-inference - 高效部署和使用Mistral模型的实用指南
AI模型GithubMistral Inference代码安装使用指南开源项目模型下载
该项目提供了简洁高效的代码库,支持Mistral 7B、8x7B和8x22B模型的部署和运行。通过命令行界面和Python接口,可以方便地下载、安装和测试模型,并与其互动。项目包含详细的使用示例和多GPU环境的部署指南,为开发者和研究人员提供了可靠的支持。
Midnight-Miqu-70B-v1.5-4bit - 为大规模语言模型提供高效4位量化部署方案
AI模型压缩AWQGithubHuggingfaceMidnight-Miqu-70Blmdeploy开源项目模型量化模型
Midnight-Miqu-70B-v1.5-4bit是一个经过lmdeploy工具优化的4位量化模型,旨在实现大规模语言模型的高效部署。该项目通过自动量化技术显著减小模型体积,同时保持性能稳定。这为在资源受限环境中部署强大语言模型提供了实用解决方案,可应用于多种自然语言处理任务。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit - 4位量化Llama 3指令模型实现轻量级高性能自然语言处理
GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型卡片模型评估自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit是基于Llama 3架构的4位量化大型语言模型。通过GPTQ量化技术,该模型显著减小了体积和内存占用,同时维持了良好性能。它特别适合在资源受限环境下运行,如移动设备和边缘计算设备。该模型可用于文本生成、问答和对话等多种自然语言处理任务。研究者和开发者可以利用Hugging Face Transformers库轻松部署该模型进行推理或进一步微调。
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