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Vicuna模型安装配置详细教程

Vicuna Vicuna 13B Vicuna 7B 安装指南使用指南 Github 开源项目

本指南提供Vicuna模型的详细安装与配置步骤，适用于13B和7B版本。推荐Unix系统用户，需准备足够的CPU RAM和必要软件包。指南包含一键安装脚本、手动安装步骤及运行模型示例。

Vikhr-7B-instruct_0.4 - 俄英双语指令微调大模型新版本提升性能

GithubHuggingfaceVikhr俄语开源开源项目指令微调模型语言模型

Vikhr-7B-instruct_0.4是一款针对俄语和英语优化的指令微调大语言模型。新版本通过增加SFT训练数据，大幅提升了JSON处理和多轮对话的稳定性，尤其在处理长上下文和复杂提示时表现出色。模型采用Flash Attention 2技术，支持Google Colab使用，并提供GGUF格式。项目包含详细的使用示例和学术引用信息，方便研究人员和开发者快速上手。

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。

Prompt-Engineering-Guide-zh-CN - LLMs提示工程指南

GithubLLMs开发者指南开源项目提示工程提示技术语言模型

本指南涵盖系统化的提示工程方法，帮助研究人员和开发人员优化与大型语言模型（LLMs）的互动。内容包括基础与高级提示、应用实例、最新研究论文、实用工具和数据集，同时提供相关讲座和课程资源。学习提示工程能提升LLMs在问答和算术推理等复杂任务中的性能，充分发挥模型潜力。

Llama-3.2-3B-Instruct-Q8_0-GGUF - Llama 3.2系列8位量化指令型语言模型

GGUFGithubHuggingfaceLlama-3Metallama.cpp开源项目模型语言模型

Llama-3.2-3B-Instruct-Q8_0-GGUF是Meta的Llama 3.2系列中经8位量化并转换为GGUF格式的指令微调模型。支持多语言文本生成,可通过llama.cpp在CPU或GPU上运行。模型提供命令行和服务器使用方式,适用于对话和文本生成任务。作为轻量级但功能强大的语言模型,适合开发者和研究人员使用。

MiniCPM-V-2_6-gguf - 高性能GGUF格式多模态模型转换与部署指南

GithubHuggingfaceMiniCPM-V多模态开源项目推理模型模型转换量化

MiniCPM-V-2.6是一个支持GGUF格式转换的多模态模型项目。项目展示了PyTorch模型到GGUF格式的转换流程，实现F16和INT4量化，并在Linux及Mac平台实现本地部署。项目提供完整的模型转换、构建和推理步骤，方便开发者进行多模态模型的本地化部署。

Llama-3-8B-Instruct-32k-v0.1-GGUF - Llama-3 8B指令模型GGUF版本支持多位量化及广泛应用

GGUFGithubHuggingfaceLlama-3开源AI开源项目模型自然语言处理量化模型

本项目提供Llama-3-8B-Instruct-32k-v0.1模型的GGUF格式文件。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式，取代了旧有的GGML。该模型支持2至8位量化，主要用于文本生成。它与多款主流本地运行框架和界面工具兼容，如llama.cpp、LM Studio和text-generation-webui等。这些工具普遍支持GPU加速，使模型能够适应多样化的应用需求。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF - 深度学习模型的多规格量化版本适配不同硬件和性能要求

GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-Coder-7B-Instructllama.cpp大语言模型开源项目模型量化

本项目为Qwen2.5-Coder-7B-Instruct模型提供了从15GB到2.78GB的多种量化版本。采用llama.cpp最新技术，包括K-quants和I-quants两种量化方案，并针对ARM架构优化。用户可根据设备内存容量和性能需求选择适合版本。各版本保留原始模型核心功能，适用于多种部署场景。

zguide - 深入探索ØMQ高性能网络通信库指南

GithubØMQ套接字开源开源项目指南网络通信

zguide项目是ØMQ（ZeroMQ）网络编程库的官方指南，涵盖了高性能分布式系统、异步消息传递、并发编程等主题。指南提供了丰富的代码示例，适合从初学者到专业开发者的各层次读者。项目遵循开源协作模式，欢迎社区贡献。

Replete-LLM-V2.5-Qwen-32b-GGUF - 量化模型文件下载指南，通过选择适合的文件优化性能

GithubHuggingfaceReplete-LLM-V2.5-Qwen-32b嵌入输出权重开源项目文本生成模型视觉处理量化

该项目使用llama.cpp工具进行模型量化，提供多种Replete-LLM-V2.5-Qwen-32b模型文件下载选项。每种文件类型均说明其特性，如高质量和性能等，并适应不同硬件环境，以帮助用户根据需求优化模型质量或速度。文件适用于多种RAM和VRAM配置，便于在不同系统中实现优异性能。

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