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flute

专为LUT量化大语言模型开发的灵活查找表引擎

FLUTE是专为LUT量化大语言模型开发的灵活查找表引擎。该引擎支持整数、浮点和学习型等多种量化方案,可与vLLM和Hugging Face等主流框架无缝集成。FLUTE兼容LLaMA-3/3.1、Gemma-2等多种模型,能在保持模型性能的同时大幅降低内存占用和推理延迟,为大语言模型优化提供了高效解决方案。

Phind-CodeLlama-34B-v2-GGUF - 利用GGUF格式提升模型性能,兼容多平台GPU加速
CodeLlamaGPU加速GithubHuggingface开源项目文本生成格式转换模型模型量化
Phind's CodeLlama 34B v2采用GGUF格式,由llama.cpp团队在2023年8月21日推出替代GGML。GGUF实现了更优的标记化及特殊标记支持,并且具有可扩展性。兼容多种第三方界面与库(如text-generation-webui和KoboldCpp),并支持GPU加速。量化模型在保持高质量的同时降低了资源占用,适用多种场景,建议使用Q4_K_M与Q5_K_M模型以实现最佳性能及质量平衡。
llama-3-8b-Instruct - 开源大模型训练工具实现显著提速与内存优化
GithubHuggingfaceLlama-3内存优化开源项目性能优化模型模型微调深度学习
基于4bit量化技术的开源大语言模型训练工具,为Mistral、Gemma、Llama等主流模型提供优化方案。项目通过技术创新实现训练速度提升2-5倍,内存占用降低70%。支持GGUF格式导出和Hugging Face部署,提供多个免费Colab训练环境,降低了模型训练的硬件门槛。
AutoFP8 - 量化库优化大语言模型推理性能
AutoFP8FP8量化GithubvLLM开源项目模型压缩神经网络
AutoFP8是一个开源FP8量化库,用于生成vLLM兼容的压缩检查点。它提供FP8_E4M3精度的量化权重、激活和KV缓存比例,支持静态和动态激活方案。AutoFP8能将预训练模型转换为FP8格式,与vLLM无缝集成,提高大语言模型推理效率,同时保持模型精度。这个工具适用于优化和部署大规模语言模型。
Llama-3-8B-Instruct-v0.10-GGUF - Llama-3指令模型的GGUF格式量化版本 支持2-8比特精度
GGUF格式GithubHuggingfaceLlama-3开源项目文本生成本地部署模型量化模型
这是Llama-3-8B-Instruct-v0.10模型的GGUF格式量化版本,提供2-bit至8-bit的精度选项。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,取代了GGML,支持多种客户端和库。该项目使用户能够在本地设备上高效运行大型语言模型,适用于文本生成任务。
gemma-2-2b-it-GGUF - Google Gemma模型的GGUF量化版本支持多种位宽
GGUFGithubHuggingface开源工具开源项目推理加速模型语言模型量化
本项目提供Google Gemma-2-2b-it模型的GGUF格式量化版本,支持2-bit至8-bit多种位宽。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,取代了旧有的GGML。该项目与多种支持GGUF的工具兼容,如llama.cpp和LM Studio等,这些工具提供命令行界面、服务器和图形用户界面等多种使用方式,并支持GPU加速,实现了高效灵活的本地模型应用。
flan-ul2 - 多语言encoder-decoder模型 适用于翻译问答和逻辑推理
Flan-UL2GithubHuggingface大语言模型开源项目微调模型自然语言处理预训练
Flan-UL2是基于T5架构的多语言encoder-decoder模型,经Flan提示微调后性能显著提升。该模型拥有200亿参数,支持英语、法语等多种语言,可用于翻译、问答、逻辑推理和科学知识等任务。相比T5和GPT,Flan-UL2在50多项NLP任务中表现更为出色,达到了领先水平。
inferflow - 为大语言模型提供高效灵活的推理解决方案
GithubInferflow大语言模型开源项目推理引擎模型服务量化
Inferflow是一款功能强大的大语言模型推理引擎,支持多种文件格式和网络结构。它采用3.5位量化和混合并行推理等创新技术,提高了推理效率。用户通过修改配置文件即可部署新模型,无需编写代码。Inferflow支持GPU/CPU混合推理,为模型部署提供灵活选择。该项目为研究人员和开发者提供了高效易用的LLM推理工具。
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。
flava-full - FLAVA模型的零样本图像和文本检索能力
FLAVAGithubHuggingface图像分类多模态开源项目模型模型限制自然语言理解
FLAVA模型基于70M图像文本对实现多模态统一架构,在计算机视觉和自然语言理解任务中展示了强大性能。该模型不依赖特定模态,与CLIP相似,可执行零样本图像分类与检索,非常适用于AI研究者探索其在多领域预训练中的应用及局限性。
Halu-8B-Llama3-v0.35-GGUF - Halu-8B-Llama3-v0.35量化版本选择指南,助力性能优化
GithubHalu-8B-Llama3-v0.35Huggingfacehuggingface-clitransformers开源项目文本生成模型量化
项目Halu-8B-Llama3-v0.35提供多种量化版本,通过不同的量化类型优化模型性能,以适应各类RAM和VRAM的需求。可选择K-quants或I-quants,满足特定场景下的性能需求。高质量的I-quants适用于CPU和Apple Metal,性能优于传统K-quants但不兼容Vulcan,并附有详细的性能图表和量化指南,帮助选择适合的量化版本。
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