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mamba-130m-hf

轻量级Mamba模型为序列建模提供高效替代方案

mamba-130m-hf是基于Mamba架构的轻量级语言模型,专为因果语言建模设计。该模型与Transformers库兼容,支持高效文本生成和序列建模。通过创新的状态空间模型结构,mamba-130m-hf在保持较小参数量的同时展现出卓越性能。模型可用于直接文本生成,也支持通过PEFT等技术进行微调以适应特定任务。其轻量级设计和强大功能使其成为序列建模任务的理想选择。

nvidia_-_Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base-gguf - Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base模型实现高效自然语言生成
GithubHuggingfaceMistral-NeMo-Minitron-8B-BaseNVIDIA开源项目模型自然语言生成语料库量化
NVIDIA 的 Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base 模型运用压缩和蒸馏技术,为自然语言生成任务提供解决方案。该模型通过修剪和蒸馏 Mistral-NeMo 12B,在 3800 亿个词标中完成训练,适用于多领域文本转换,并支持 NeMo 24.05 引擎,兼容 NVIDIA 多种硬件架构。
InferLLM - 轻量化语言模型推理框架,兼容多种模型格式和设备
GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率
InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架,源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手,并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU,可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector,并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理,适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。
gemma-2-9b-it-GGUF - Gemma轻量级语言模型提供多种文本生成功能
GemmaGithubHuggingface人工智能开源项目文本生成模型语言模型量化
gemma-2-9b-it-GGUF是Gemma系列轻量级开源语言模型的GGUF格式版本。这个由Google开发的模型适用于问答、摘要和推理等多种文本生成任务。其体积小巧,易于在资源有限的环境中部署,使先进AI技术更加普及。项目提供多种量化版本,可满足不同硬件配置需求。
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。
mpt-1b-redpajama-200b - 适应性强的1.3B参数解码器模型
GithubHuggingfaceMPT-1b-RedPajama-200bRedPajama变压器开源项目模型模型架构训练数据
MPT-1b-RedPajama-200b是一个1.3B参数的解码器模型,由MosaicML在2023年4月使用RedPajama数据集训练。该模型采用改良的解码器架构,使用ALiBi和QK LayerNorm提升训练效率,不依赖位置嵌入。训练中使用了67% Common Crawl和15% C4数据,目标是复刻Llama系列的训练集。部署模型时需要启用信任远程代码,并支持优化的FlashAttention实现,助力自然语言处理研究的发展。
mt5-tiny-random - 轻量级随机mt5模型用于多语言文本处理测试
GithubHuggingfaceMT5人工智能小型模型开源项目模型测试自然语言处理
mt5-tiny-random是一个用于测试的微型随机mt5模型,专为多语言文本处理实验而设计。项目包含mt5-make-tiny-model.py脚本,展示了模型的创建过程。这个轻量级工具为开发者提供了一个便捷的平台,用于探索和验证mt5模型在不同语言文本转换任务中的表现。
gemma-2b-it - Google开源轻量级语言模型 适用于资源受限环境
GemmaGithubHuggingface人工智能大型语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Gemma-2b-it是Google开源的轻量级指令调优语言模型,采用2B参数设计。该模型支持问答、摘要和推理等多种文本生成任务,适用于笔记本电脑等资源受限环境。Gemma-2b-it在英语环境下表现出色,开放权重为AI创新提供更多可能。该模型基于Gemini技术,是Google推动AI民主化的重要举措。
xFasterTransformer - 高效的大规模语言模型推理优化方案
GithubPython APIXeonxFasterTransformer大语言模型开源项目高性能
xFasterTransformer是一个为X86平台优化的大规模语言模型(LLM)推理解决方案,支持多插槽和节点的分布式运行,适用于大型模型推理。它提供C++和Python API,支持例如ChatGLM、Llama、Baichuan等流行的LLM模型,并可通过PyPI、Docker或从源代码进行安装。项目附带详细文档、API使用示例、基准测试代码和Web演示,确保用户能充分利用其高性能和高扩展性。
StarCoder2-7B-GGUF - 多种量化模型版本,提升代码生成性能与存储效率
GithubHuggingfaceLlamaEdgeStarCoder2代码生成开源项目模型模型压缩量化模型
此项目提供多种量化模型版本,旨在优化代码生成任务中的性能与存储效率。可选范围包括小容量、质量损失较大的版本到大容量、质量损失低的版本,以满足各种需求。Q4_K_M与Q5_K_M模型在质量与容量间表现出良好的平衡。该项目使用llama.cpp进行量化,适合空间与性能有特定需求的开发者。
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