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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。

CodeLlama-7B-GGUF - 采用GGUF格式的CodeLlama 7B模型提高编码效率与多平台兼容性
CodeLlamaGithubHuggingfaceLLMMeta代码生成开源项目模型模型量化
该项目展示了Meta的CodeLlama 7B模型在GGUF格式中的优势,取代不再支持的GGML格式。GGUF提供了更好的标记和特别符号支持,并具有元数据和扩展性。适用于多种第三方客户端和库,如llama.cpp和text-generation-webui。量化模型可满足不同计算需求,实现CPU+GPU推理的最佳性能,适配多种平台,为高性能编码需求提供多样化解决方案。
llama-3-cat-8b-instruct-v1-GGUF - 文本生成模型的量化选择
GithubHuggingfacellama.cpp开源项目文件下载模型模型性能质量选择量化
此项目通过llama.cpp进行模型量化,以满足多样化的硬件限制需求。量化文件选择从Q8_0到IQ1_S不等,推荐使用Q6_K和Q5_K_M文件。使用huggingface-cli可方便下载所需文件。I-quant和K-quant适应不同硬件,特别在低于Q4时,I-quant表现出色。支持CPU和Apple Metal,需注意性能平衡。
Llama-3SOME-8B-v2-GGUF - Llama-3SOME-8B-v2量化模型下载和选择的实用指南
GithubHuggingfaceLlama-3SOME-8B-v2内存需求开源项目模型模型下载量化高品质
该项目通过llama.cpp的imatrix选项实现了Llama-3SOME-8B-v2模型的多种量化版本下载,以适应不同的内存需求。根据系统RAM和GPU的VRAM,用户可以选择最佳量化格式来在性能和质量之间取得平衡。建议使用K量化格式,如Q5_K_M,或在某些情况下选择性能优异的I量化格式,如IQ3_M。项目提供了从低RAM需求到最高质量的多种选择,用户可以根据需求进行灵活选择。
Xwin-LM-70B-V0.1-GGUF - 提升AI模型兼容性的最新GGUF格式
GPU加速GithubHuggingfaceXwin-LM 70B V0.1人工智能开源项目模型模型文件量化
Xwin-LM 70B V0.1采用全新的GGUF格式,取代了GGML,支持多种量化方法如Q2_K、Q3_K、Q4_K等,提升GPU和CPU兼容性。该模型兼容多种平台,如llama.cpp、text-generation-webui、KoboldCpp等,应用场景多样。提供详细的量化文件下载和使用说明,适合开发者和研究人员进行AI模型优化。
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-GGUF - Meta-Llama 3.1量化版大模型支持多语种文本生成
GGUFGithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-405B-Instruct大语言模型开源项目文本生成模型量化模型
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct模型的GGUF量化版本支持英语、德语、法语在内的8种语言文本生成。通过2-bit和3-bit量化技术优化,可在llama.cpp、LM Studio等主流框架上运行,方便开发者进行本地部署和应用开发。
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base-GGUF - 文本生成量化模型的高效选择方案
DeepSeek-Coder-V2-Lite-BaseGithubHuggingfacegguf格式开源项目文件下载模型量化高质量模型
该项目通过llama.cpp和imatrix技术对文本生成模型进行量化处理,为不同硬件配置提供优化选择。模型文件允许根据RAM和VRAM大小选择最佳方案,从而提升运行效率。K-quants在多数应用中表现理想,而I-quants提供更优性能但在硬件兼容性上有特定要求。项目提供的工具和文档为用户在进行文本生成任务的过程中提供指导,帮助选择兼顾速度与质量的量化模型。
Llama-3-Hercules-5.1-8B-GGUF - 量化文本生成模型的高效选择指南
GithubHuggingfaceLlama-3-Hercules-5.1-8Btransformers开源项目性能优化文件下载模型量化
Llama-3-Hercules-5.1-8B-GGUF项目通过llama.cpp工具实现文本生成模型的量化,提供多种量化类型,以满足不同内存和性能的需求。用户可以在包括Q8_0、Q6_K、Q5_K_M等量化选项中,根据具体条件选择合适版本。建议用户通过合理的内存配置,在GPU或CPU上实现高效的模型运行。推荐使用K-quants格式以获取较高性能,而I-quants则适用于内存优化。
Llama-2-7B-Chat-GGUF - Llama 2对话模型的量化版本 支持多种推理环境
GGUFGithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型量化
Llama-2-7B-Chat-GGUF是Meta公司Llama 2对话模型的GGUF格式量化版本。该模型在保持性能的同时显著减小了体积,支持CPU和GPU推理。提供多种量化精度选择,适用于聊天机器人、问答系统等对话场景。作为开源大语言模型,它具有良好的效率和精确度。
CodeLlama-13B-GGUF - GGUF格式的创新特点与适用范围
CodeLlama 13BGithubHuggingfaceMeta开源项目机器学习模型模型格式量化
Meta推出的GGUF格式替代了GGML,优化了编码生成的效能和兼容性。它增强了标记处理和元数据支持,并适用于多种程序和库,如llama.cpp和text-generation-webui。这种格式推动了编码模型的发展,提供了便于GPU加速和降低内存需求的量化模型,提升了开发者的灵活性和解决方案质量。
Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Meta Llama-3.2-3B模型的GGUF文件和高效微调工具
GithubHuggingfaceLlama 3.2开源开源项目微调机器学习模型语言模型
本项目提供Meta Llama-3.2-3B语言模型的GGUF格式文件,支持2至16位量化。集成的Unsloth工具可大幅提升Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等模型的微调效率,速度提升2-5倍,内存减少70%。项目支持在Google Colab上使用Tesla T4 GPU免费微调模型,并可将结果导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face平台。
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