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Qwen2.5-0.5B-Instruct-bnb-4bit

提升多语言长文本生成与指令跟随能力,改善结构化数据处理

Qwen2.5语言模型系列在知识、编码和数学上取得进步,支持29种语言和128K词的长文本生成。其指令跟随和结构化数据处理经过优化,提升生成JSON等输出的效率。适用于多语言和复杂任务的场景,如代码生成和数据管理,通过改进训练架构提升性能和内存效率。

SeaQwen2-1.5B - SeaQwen2-1.5B的意大利语数据集优化与应用
GithubHuggingfaceQwen2-1.5Bapache-2.0finetune开源项目意大利语数据集模型
SeaQwen2-1.5B模型由Toti Riccardo开发,基于意大利语数据集SeacomSrl/rag-data进行优化,遵循Apache-2.0许可,在多语言处理环境中提高了模型的实用性与表现能力。
qwen.cpp - Qwen-LM的高性能C++实现
C++实现GithubQwen-LMggmlqwen.cpp开源项目量化模型
qwen.cpp是Qwen-LM的开源C++实现,基于ggml开发,支持实时对话、纯C++ tiktoken和流式生成。项目兼容x86/arm CPU、NVIDIA GPU,适用于Linux和MacOS平台。提供模型量化、Python绑定等功能,可在本地设备运行高性能Qwen对话模型。
Upstage-Llama-2-70B-instruct-v2-AWQ - 先进的低比特量化技术优化文本生成模型
GithubHuggingfaceLlama 2 70B Instruct v2Upstage开源项目文本生成模型量化
Upstage通过AWQ模型实现高效的4比特量化,相较于GPTQ提供更快的推理速度。AWQ支持高吞吐量的多用户服务器环境,可在更小的GPU上运行,从而降低部署成本。此外,模型在多项基准测试中表现卓越,能够在单个48GB GPU上运行70B模型,便于快速部署。了解更多关于该模型的性能和应用场景。
tiny-dummy-qwen2 - 基于Transformers的精简Qwen2模型
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
tiny-dummy-qwen2是基于Transformers库的轻量级Qwen2模型实现。该项目旨在提供高效性能和较小模型规模,为开发者提供快速使用Qwen2模型的方式。虽然目前细节信息有限,但该项目有望成为自然语言处理领域的实用工具,适用于多种NLP任务。
optimized-gpt2-1b - GPT-2架构优化模型 提供高效可扩展的自然语言处理功能
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡自然语言处理
optimized-gpt2-1b是一个基于GPT-2架构优化的大规模语言模型。该模型在保持GPT-2性能的基础上,通过架构和训练方法的优化提高了效率和可扩展性。它可应用于文本生成、摘要和问答等多种自然语言处理任务。模型支持直接使用或针对特定需求进行微调。项目提供了使用说明和评估结果,有助于研究人员和开发者更好地理解和应用这一语言模型。
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。
rwkv-4-169m-pile - RNN与Transformer的高性能结合:高效文本生成
GPUGithubHuggingfaceRWKV人工神经网络开源项目文本生成模型转换脚本
RWKV项目由Bo Peng主导,结合RNN和Transformer的优势,提供强大的LLM性能,支持“无限”上下文长度、快速推理和节省显存。该模型支持并行训练,如GPT,可用于高效文本生成,并提供详细的使用和部署指南。项目中提供的多种硬件运行方案,使得用户能够轻松部署在不同环境中,享有快速且节能的文本生成体验,符合现代AI开发需求。
Qwen-Agent - 基于千问大模型的应用开发框架 支持工具调用和长文本处理
GithubLLM应用Qwen-Agent代理框架工具使用开源项目自定义助手
Qwen-Agent是基于通义千问大语言模型的应用开发框架。该框架提供指令跟随、工具使用、规划和记忆等功能,包含浏览器助手和代码解释器等示例应用。它支持自定义工具开发,提供原子级和高级组件,能处理超长文档问答,并在多个基准测试中表现出色。开发者可以利用Qwen-Agent创建智能助手,实现复杂的人工智能应用。
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。
internlm-xcomposer2d5-7b-4bit - 简化大型语言模型的文本与图像处理新纪元
4位量化模型GithubHuggingfaceInternLM-XComposer开源项目文本图像理解模型视频理解长上下文能力
InternLM-XComposer2.5在文本与图像理解领域展现非凡性能,其应用灵活性媲美GPT-4V,仅靠7B参数即可完成复杂任务。模型通过24K图文上下文训练与96K扩展能力,适用于大量输入输出任务。此外,项目提供了4-bit量化模型来有效降低内存消耗,并支持使用Transformers快速集成,涵盖从视频理解到多图对话的多种应用场景。
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