#Meta-Llama-3.1
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-AWQ-INT4 - 高性能4比特量化优化版本
Github开源项目大语言模型模型推理量化HuggingfaceAutoAWQMeta-Llama-3.1
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的社区驱动4比特量化版本,采用AutoAWQ技术从FP16量化到INT4。该版本仅需4GB显存即可加载,大幅降低内存占用。支持Transformers、AutoAWQ、TGI和vLLM等多种推理方式,适用于不同部署场景。量化模型在保持原始性能的同时,为资源受限环境提供了高效的大语言模型方案。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 - FP8量化优化的多语言AI助手模型
Github开源项目自然语言处理模型vLLMHuggingfaceFP8量化Meta-Llama-3.1神经魔法
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。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-quantized.w4a16 - Meta-Llama 3.1 70B模型的INT4量化版本 性能几乎不损
Github开源项目自然语言处理量化模型模型vLLMHuggingfaceINT4Meta-Llama-3.1
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型的INT4量化版本，模型大小减少75%，但性能几乎不损。支持多语言，适用于商业和研究。可通过vLLM高效部署，在Arena-Hard、OpenLLM和HumanEval等测试中表现优异，展示出卓越的推理和编码能力。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-quantized.w8a8 - 经INT8量化优化的Llama-3指令模型实现内存节省和性能提升
Github开源项目模型量化AI助手模型vLLMHuggingface语言模型评估Meta-Llama-3.1
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型通过INT8量化优化后，GPU内存占用减少50%，计算性能提升两倍。模型保持多语言处理能力，在Arena-Hard、OpenLLM、HumanEval等基准测试中性能恢复率达98%以上。支持vLLM后端部署及OpenAI兼容API。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-128k-GGUF - 支持128k上下文长度的文本生成模型
Github开源项目文本生成Hugging Face模型模型转换量化HuggingfaceMeta-Llama-3.1
此文本生成模型具备高达128k的上下文支持，由3Simplex负责量化和转换。需在GPT4All v3.1.1环境下运行，适用于多种文本生成任务。该模型仍在测试中，建议用户提供反馈以优化其性能。
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
Github开源项目多语言模型模型优化量化vLLMHuggingfaceMeta-Llama-3.1
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。