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Grok-1-GGUF

Grok-1 GGUF量化支持llama.cpp的最新特性

Grok-1 GGUF量化文件提供对llama.cpp的支持,通过简化的流程提升模型运行效率。可通过llama.cpp从Huggingface直接下载和运行分片文件,支持包括Q2_K、IQ3_XS、Q4_K和Q6_K在内的多种版本,推荐使用IQ3_XS版本。

guanaco-33B-GGUF - Guanaco 33B模型的高效量化格式,支持多平台部署
GPU加速GithubGuanaco 33BHuggingfaceTim Dettmers开源项目模型模型格式量化
该项目提供的GGUF格式量化模型文件针对Guanaco 33B进行了优化,适用于多种平台,包括llama.cpp和text-generation-webui。作为GGML的替代格式,GGUF引入了改良的量化方法,支持2到8位的量化,满足各种硬件资源需求。其优势在于提高AI推理性能与效率,并支持GPU加速,适合对AI生成及推理质量有较高要求的应用场景。
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。
Open_Gpt4_8x7B_v0.2-GGUF - 提供多格式兼容量化模型,提升推理效率
GGUFGithubHuggingfaceOpen Gpt4 8X7B V0.2rombo dawg开源项目模型模型兼容性量化
此项目提供GGUF格式的多精度量化模型文件,旨在优化CPU和GPU的推理效率。作为GGML的替代,GGUF与多种第三方UI和库兼容,支持多平台AI模型的高效运行。项目包含2至8位量化模型以满足不同精度与内存要求,适合多种场景需求。通过详细的下载指导,用户能快速找到适合的模型文件,并利用llama.cpp、text-generation-webui等高性能运行时实现模型在不同硬件上的高效推理。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF - Meta Llama 3模型的量化选项及其更新动态
GithubHuggingfaceMeta Llama 3license协议使用政策开源项目模型法律责任知识产权
Meta Llama 3项目提供多种语言模型量化选项,结合llama.cpp发布版b3259,优化模型性能及存储。项目文件涵盖多规格量化选择,适合不同应用需求,如高质量的Q8_0与Q6_K。创新如f32到f16转换提升了数据处理效果。许可协议和使用政策严格遵循法律规定,确保模型安全合规使用。
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。
Noromaid-13B-v0.3-GGUF - 高效本地部署的大规模语言模型GGUF量化版本,支持多种精度选项
AI推理GGUFGithubHuggingfaceNoromaidllama.cpp开源项目模型模型量化
Noromaid-13B模型的GGUF量化版本提供2-8位精度选项,支持CPU和GPU部署。模型采用Alpaca提示模板,与llama.cpp等框架兼容。文件大小范围为5.43GB至13.83GB,Q4_K_M版本可实现性能与质量的平衡。模型基于cc-by-nc-4.0和Meta Llama 2许可发布。
CodeLlama-34B-GGUF - 340亿参数的代码生成与理解模型
CodeLlamaGGUFGithubHuggingfacellama.cpp代码生成开源项目模型量化
CodeLlama-34B-GGUF是Meta的CodeLlama 34B模型的GGUF量化版本,专门用于代码生成和理解。模型参数量340亿,支持多种量化等级,可在CPU和GPU上推理。TheBloke提供多个GGUF文件,兼容llama.cpp等推理框架。用户可根据设备选择合适版本,轻松部署这个强大的代码AI助手。适用于代码补全、bug修复等多种开发任务,提高编程效率。
Phi-3.5-mini-instruct_Uncensored-GGUF - 优化的量化模型提供多种压缩方案支持不同运行环境
GGUFGithubHuggingfaceLLMPhi-3.5llama.cpp开源项目模型量化
该项目基于llama.cpp框架,将Phi-3.5-mini-instruct模型转换为GGUF格式,提供从F16到IQ2_M共19种量化版本。模型文件大小范围在1.32GB至7.64GB之间,适配CPU和GPU环境。Q6_K、Q5_K系列及IQ4_XS等版本在性能与体积上表现均衡,可根据硬件配置选择适合的版本使用。
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。
Qwen2-7B-Multilingual-RP-GGUF - 多语言量化优化模型集合,支持多种精度和高效推理
GGUFGithubHuggingfaceQwen2-7B-Multilingual-RPllama.cpp开源项目模型模型文件量化
本项目提供了Qwen2-7B-Multilingual-RP模型的多种GGUF量化版本,文件大小从2.46GB到9.12GB不等。使用llama.cpp的imatrix技术,涵盖Q8至Q2多个精度级别,包括传统K-quants和新型I-quants方案。用户可根据设备性能选择适合的版本,支持在CPU、GPU等环境下进行英语、韩语、日语、中文和西班牙语的多语言处理。
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