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Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF

Meta Llama-3.2-3B模型的GGUF文件和高效微调工具

本项目提供Meta Llama-3.2-3B语言模型的GGUF格式文件,支持2至16位量化。集成的Unsloth工具可大幅提升Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等模型的微调效率,速度提升2-5倍,内存减少70%。项目支持在Google Colab上使用Tesla T4 GPU免费微调模型,并可将结果导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face平台。

Llama-3.2-1B-Instruct-Uncensored-GGUF - Llama小型无审查语言模型的量化实现
GGUFGithubHuggingfaceLlamatransformers开源项目模型语言模型量化模型
这是针对Llama-3.2-1B-Instruct-Uncensored模型的GGUF量化项目,提供从Q2_K到f16在内的多种量化版本。模型文件大小范围在0.7GB至2.6GB之间,通过不同的量化方案平衡了性能与存储空间。项目包含完整的性能对比数据和使用文档,方便开发者根据实际需求选择合适的模型版本。
Meta-Llama-3.1-8B - Unsloth技术加速大语言模型微调并显著降低资源消耗
GithubHuggingfaceUnsloth开源项目微调性能优化模型语言模型
Meta-Llama-3.1-8B项目采用Unsloth技术优化大语言模型微调过程。该技术可将Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等模型的微调速度提升2-5倍,同时减少70%的内存占用。项目提供多个免费Google Colab笔记本,支持Llama-3 8b、Gemma 7b和Mistral 7b等主流模型的快速微调。这些笔记本设计简单直观,初学者只需添加数据集并运行,即可获得性能显著提升的模型。
Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Llama 3.2多语言模型的高效量化部署方案
GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言开源项目机器学习模型语言模型量化模型
Llama 3.2系列多语言模型的GGUF量化版本,针对对话、检索和摘要任务进行优化。通过多种量化方案实现4.66GB至9.38GB的灵活内存占用,适合在资源受限环境部署。该模型在主流行业基准测试中展现了良好性能。
Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit - Unsloth技术实现高效低资源的Llama 3.1模型微调
GithubHuggingfaceLlama 3.1Transformers大语言模型开源项目性能优化模型模型微调
该项目利用Unsloth技术对Meta-Llama-3.1-8B模型进行高效微调,节省58%内存并将训练速度提升2.4倍。提供多个免费Google Colab笔记本,支持Llama-3.1、Gemma-2、Mistral等模型的微调,便于获得性能优化的定制模型。适合资源受限的研究者和开发者使用,实现低成本高效率的大语言模型优化。
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。
CodeLlama-13B-Instruct-GGUF - 探索GGUF在高效处理与兼容性上的独特优势
CodeLlama 13B InstructGPU加速GithubHuggingface开源项目文本生成模型模型量化编程助手
CodeLlama 13B Instruct项目引入了由llama.cpp团队开发的GGUF格式,提供了比GGML更优的解决方案。在标记分词、特殊标记及元数据支持方面有所改进,并提供多种量化模型选项,从Python到Web UI的广泛兼容性及GPU加速支持,使其成为性能与便捷性的优秀结合。
Llama-3.2-1B-Instruct - Unsloth技术加速大型语言模型微调 提升效率降低资源消耗
GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth内存优化多语言支持开源项目模型模型微调
Llama-3.2-1B-Instruct项目利用Unsloth技术优化大型语言模型微调过程。该方法可将微调速度提升2-5倍,同时减少70%内存占用。项目提供多个Google Colab笔记本,支持Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等模型的高效微调。这一创新技术为AI语言模型开发提供了更高效的解决方案,有助于推动相关领域的进步。
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。
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-GGUF - 高性能文本生成模型的GGUF格式优化版
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3-Groq-8B-Tool-Use人工智能开源项目文本生成模型量化模型
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use模型的GGUF格式版本由MaziyarPanahi量化优化。GGUF作为llama.cpp团队推出的新格式,取代了旧有的GGML。该模型兼容多种客户端和库,如llama.cpp、LM Studio等,支持GPU加速和跨平台运行。GGUF格式优化后的模型能够提供高效的本地文本生成功能,适用于多种应用场景。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - Llama 3.1多语言指令模型的量化版本
GGUFGithubHuggingfaceMeta-Llamallama.cpp人工智能开源项目模型量化
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF是Llama 3.1模型的量化版本,使用llama.cpp技术实现。该项目提供多种精度的模型文件,从32GB的全精度到4GB的低精度,适应不同硬件需求。模型支持英语、德语、法语等多语言指令任务,可用于对话和问答。用户可选择合适的量化版本,在保持性能的同时优化资源使用。
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