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falcon-7b-instruct-sharded

Falcon-7B-Instruct用于低内存环境的优化AI模型

Falcon-7B-Instruct是一款专为低内存环境如Colab和Kaggle优化的7B参数模型,支持英语和法语。基于Falcon-7B,该模型经过微调以处理对话和指令数据集,提供高效的推理性能并结合FlashAttention与多查询机制。可通过Huggingface平台获取用于文本生成等应用,达到高性能与低资源消耗的平衡。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 - FP8量化优化的多语言AI助手模型
FP8量化GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM开源项目模型神经魔法自然语言处理
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8是Meta-Llama-3.1-8B-Instruct的FP8量化版本。该模型将参数位数从16位减少到8位,在保持99.52%性能的同时,显著降低了存储和计算资源需求。支持vLLM后端部署,适用于多语言对话任务,可用于商业和研究用途。
falcon-180B-i1-GGUF - 深入解析量化模型在质量与速度之间的平衡
Falcon-180BGithubHuggingfacetransformers使用条件开源项目模型量化
项目运用weighted/imatrix量化方法以提升质量、速度和文件大小。用户可依据需求选择不同类型和大小的量化模型,并通过性能对比获取最优方案。得益于nethype GmbH和@nicoboss提供的技术和计算资源支持,项目确保高质量的用户成果,并提供FAQ解答常见问题及模型请求功能。
Swallow-7B-Instruct-GGUF - 适用于多平台的高效量化模型
GGUF格式GPU加速GithubHuggingfaceSwallow 7B Instruct开源项目文本生成模型量化
Swallow 7B Instruct 采用GGUF格式,以高效的量化技术实现文本生成。该模型支持多种位数和硬件平台,可通过llama.cpp及text-generation-webui等软件使用并提供GPU加速,适合于需要高质量文本生成的多种应用。
neural-chat-7b-v3-1 - 在英特尔Gaudi2上优化的mistralai 7B语言模型
GithubHuggingfaceIntel Gaudi 2大语言模型开源项目数据集模型模型微调量化推理
neural-chat-7b-v3-1模型经过优化,利用mistralai/Mistral-7B-v0.1基础模型和DPO方法,适用于多种语言任务。结合Open-Orca/SlimOrca数据集,提升了ARC、HellaSwag与TruthfulQA等多项评估指标表现,并支持INT4、BF16等多种推理模式。非常适合高性能语言生成与处理应用,详细信息和使用指导可在GitHub和Hugging Face Leaderboard上查看。
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。
falcon - 轻量级自动机器学习库 支持一行代码训练模型
AutoMLFalconGithubONNXPython库开源项目机器学习
Falcon是一个轻量级Python库,通过单行代码即可训练生产级机器学习模型。该库提供简单易用的接口,支持多种预设配置,并可扩展集成其他框架。Falcon深度支持ONNX,实现复杂pipelines导出为单一ONNX图,便于跨平台部署。目前主要支持表格分类和回归任务,适合快速构建和集成机器学习项目。
Qwen2-7B-Instruct-GGUF - 广泛基准测试中表现突出的大型语言模型
GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct多语言开源项目推理能力模型模型优化预训练
Qwen2-7B-Instruct-GGUF是一款经过指导优化的开源大规模语言模型,在语言理解、生成和多语言支持等基准测试中表现优异,提供fp16及多种量化格式,兼容OpenAI API,并增强代码和数学推理功能。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama-3.1-8B的FP8量化技术优化多语言文本生成
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM多语言开源项目模型模型优化量化
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic利用FP8量化技术优化内存使用,适用于多语言商业和研究用途,提升推理效率。该模型在Arena-Hard评估中实现105.4%回收率,在OpenLLM v1中达成99.7%回收率,展示接近未量化模型的性能表现。支持多语言文本生成,尤其适合聊天机器人及语言理解任务,且通过vLLM后端简化部署流程。利用LLM Compressor进行量化,降低存储成本并提高部署效率,保持高质量文本生成能力。
zephyr-7B-beta-GGUF - 专注对话场景的开源大语言模型
GGUFGithubHuggingfaceLLMZephyr-7B人工智能开源项目模型模型量化
Zephyr-7B-beta是Hugging Face H4团队基于Mistral-7B-v0.1开发的开源大语言模型。通过UltraChat和UltraFeedback数据集微调,该模型在对话场景中表现出色。采用MIT许可证发布,支持英语并可用于多种推理任务。开发者可使用提供的prompt模板与模型交互,探索其对话生成能力。
Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ - Mistral 7B指令模型的4位量化优化版本
GPTQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3函数调用大语言模型开源项目指令微调模型
Mistral-7B-Instruct-v0.3是一个经过GPTQ 4位量化的语言模型。基于Mistral-7B-v0.3开发,集成了32768词汇量、v3分词器和函数调用功能。模型可用于创意写作等任务,但由于缺少内容审核机制,在应用环境选择上需要谨慎评估。
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