#Meta-Llama-3
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w8a8 - 量化优化的多语言文本生成模型
多语言Github量化模型开源项目Meta-Llama-3vLLMHuggingface文本生成
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。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-quantized.w8a16 - 智能LLM量化技术实现50%体积压缩并完整保留性能
OpenLLM模型量化人工智能模型权重优化Meta-Llama-3GithubHuggingface开源项目
Meta-Llama-3-8B-Instruct模型经INT8量化优化后，参数位数从16位降至8位，减少约50%磁盘空间和GPU内存占用。在OpenLLM基准测试中，量化模型平均得分68.69，与原版68.54分相当。模型支持vLLM和transformers框架部署，适用于英语环境中商业和研究领域的AI助手应用。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-FP8-KV - 基于FP8量化技术的Meta Llama 3指令模型
Github模型开源项目深度学习Meta-Llama-3vLLMHuggingface人工智能模型量化
Meta-Llama-3-8B-Instruct-FP8-KV是一个采用FP8权重和激活量化的语言模型，通过每张量量化技术和FP8量化的KV缓存实现性能优化。模型与vLLM 0.5.0及以上版本兼容，基于AutoFP8框架和UltraChat数据集完成校准，适用于大规模语言模型的部署场景。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-FP8 - FP8量化版Meta Llama 3实现内存占用减半
模型优化FP8量化vLLM模型Github开源项目Meta-Llama-3大语言模型Huggingface
这是一个通过8位浮点(FP8)量化技术优化的Meta Llama 3模型，在仅占用原模型一半存储空间和GPU内存的同时，保持了99.28%的性能水平。模型基于vLLM后端运行，支持英语对话场景下的商业及研究应用，可用于构建AI助手等应用。