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llama-3-8b

优化Llama 3 效率提升 内存占用减少

llama-3-8b项目通过Unsloth技术在Colab平台上提供免费调优服务,支持包括Llama-3 8b和Gemma 7b在内的多种模型。项目以简单操作为特征,使模型在提升两倍以上速度和减少70%内存使用的同时,满足模型高效更新需求,适用于开发者和研究人员。所有笔记本友好初学者,并支持数据集和框架的多样性导出与上传。

Llama-3.1-405B - Meta开发的多语言大规模语言模型集合,支持商业和研究使用
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列,提供8B、70B和405B三种规模。模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,使用分组查询注意力机制提升推理效率。经指令微调后,可用于多语言对话等场景,在行业基准测试中表现出色。支持8种语言,适用于商业和研究用途,如助手式聊天和自然语言生成等任务。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - Llama 3系列8B指令模型性能超越前代70B版本
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta发布的Llama 3系列8B指令模型在15万亿多样化语料上训练,代码数据量是前代的4倍。采用GQA技术提升大上下文处理能力,性能超越Llama 2的70B版本。该模型在对话、问答和编程等任务表现出色,支持自定义系统提示以适应不同应用场景。
exllama - 为现代GPU优化的快速内存高效Llama实现
AI模型CUDAExLlamaGPU加速Github开源项目深度学习
ExLlama是一个基于Python/C++/CUDA的独立实现,针对4位GPTQ权重进行了优化,旨在提高现代GPU上的运行速度和内存效率。该项目支持NVIDIA 30系列及更新的GPU,可处理Llama、Koala和WizardLM等多种大型语言模型。ExLlama具备基准测试、聊天机器人示例和Web界面等功能,同时支持Docker部署。尽管仍在开发中,项目已展现出卓越的性能和效率。
Llama-3.2-1B - Meta推出多语言大规模语言模型 支持多种商业和研究场景
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-3.2-1B是Meta开发的多语言大规模语言模型,支持8种语言。采用优化的Transformer架构,经9T token训练,具128K上下文长度。适用于对话、检索、摘要等任务,性能优于多数开源和闭源模型。支持商业和研究用途,可开发AI助手、写作工具等。提供原始和量化版本,适应不同计算资源需求。该模型在多语言处理和应用灵活性方面表现出色。
slowllama - 在Apple和nVidia设备上微调Llama2和CodeLLama模型
CodeLLamaGPUGithubLlama2M1/M2设备slowllama开源项目
slowllama是一个专注于微调Llama2和CodeLLama模型的开源项目,支持70B/35B模型版本,并可在Apple M1/M2设备(如Macbook Air、Mac Mini)或消费级nVidia GPU上运行。通过将模型部分数据转储到SSD或主内存,该项目避免使用量化技巧,优化正向和反向传递性能。采用LoRA方法限制参数更新,操作步骤详尽,包括依赖安装、模型下载和配置脚本,是在资源有限环境下进行大模型微调的理想选择。
Meta-Llama-3-8B-Instruct - Meta推出Llama 3系列大型语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3人工智能元模型大型语言模型开源项目模型自然语言生成
Llama 3是Meta开发的新一代大型语言模型系列,提供8B和70B两种参数规模。该模型针对对话场景进行优化,在行业基准测试中表现出色。Llama 3采用优化的Transformer架构,支持8k上下文长度,适用于助手式聊天和多种自然语言生成任务。模型开发过程注重提升实用性和安全性,可用于商业及研究目的。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - Llama 3系列8B参数指令微调模型 支持多级量化
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF是Llama 3系列的8B参数指令微调模型。项目提供2-bit至16-bit多种量化级别的GGUF格式,适应不同部署场景。模型在对话和指令遵循方面表现优异,可用于开发AI助手。项目包含详细使用说明和多项NLP任务的基准测试结果,展示了模型的卓越性能。
Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B-GGUF - Llama-3.1量化模型实现优化文本生成
GithubHuggingfaceLlama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8BRAM开源项目数据集文本生成模型量化
Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B使用llama.cpp进行量化,以优化文本生成功能。项目提供多种量化方案,如Q6_K_L和Q5_K_L,适应不同内存条件,特别推荐Q6_K_L用于嵌入及输出权重以获取优异表现。用户可以使用huggingface-cli快捷下载所需文件,并通过Q4_0_X_X对ARM芯片进行性能优化。此项目提供详细决策指南,帮助选择合适的量化版本。
llama3 - Llama 3开源大语言模型 推动AI创新与责任发展
GithubLlama 3Meta人工智能大语言模型开源开源项目
Meta推出Llama 3系列大语言模型,参数规模从8B到70B不等,包含预训练和指令微调版本。该系列面向广泛用户群体开放,旨在推动负责任的AI创新。Llama 3具备8192个token的序列处理能力,并提供便捷的加载和推理代码。模型权重和分词器可通过官方网站或Hugging Face平台获取。
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。
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