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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。

llm-compressor - 开源大型语言模型压缩优化库
GithubHugging FaceLLM Compressorvllm开源项目模型优化量化
llm-compressor是一个专注于大型语言模型优化和压缩的开源库。它提供全面的量化算法集,支持权重和激活量化,并与Hugging Face模型和仓库无缝集成。该项目采用safetensors文件格式,确保与vllm兼容,同时通过accelerate支持大规模模型处理。llm-compressor涵盖多种量化格式和算法,包括激活量化、混合精度和稀疏化技术,为模型优化提供灵活多样的选择。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF - TinyLlama 轻量级语言模型的量化优化版
GGUFGithubHuggingfaceTinyLlamallama.cpp大语言模型开源项目模型量化
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF是经量化处理的轻量级语言模型,提供多种量化方法和文件大小。支持CPU和GPU推理,兼容多种客户端和库。适用于资源受限环境,在保持性能的同时显著缩小模型体积。用户可根据需求选择量化版本,平衡模型大小和质量。
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。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8 - FP8量化优化的Meta-Llama-3-70B指令模型实现高效部署
FP8GithubHuggingfaceLlama3vLLM大语言模型开源项目模型量化
Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8是一个经FP8量化优化的大型语言模型。通过AutoFP8技术,该模型将参数位数从16减至8,大幅降低存储和GPU内存需求。在OpenLLM基准测试中,其平均得分为79.16,与原始模型的79.51相近。这个英语助手式聊天模型适用于商业和研究领域,可通过vLLM后端实现高效部署。
LongWriter-llama3.1-8b-GGUF - 长上下文自然语言生成的突破与模型量化技术
GithubHuggingfaceLongWriter-llama3.1-8btransformers开源项目模型模型下载量化量化格式
LongWriter-llama3.1-8b-GGUF项目通过llama.cpp实现imatrix量化,为长上下文自然语言生成提供全面解决方案。支持英文和中文,涵盖多种量化类型,满足不同硬盘和速度需求。用户可根据VRAM和RAM选择合适的模型文件,获取最佳运行速度或质量。项目兼容多种硬件,包括Nvidia的cuBLAS、AMD的rocBLAS和Apple Metal,并提供I-quant与K-quant使用指南。文件可通过huggingface-cli下载,帮助用户提高自然语言处理效率。
Llava-v1.5-7B-GGUF - 轻量级多模态图文处理模型 支持多种精度量化
GithubHuggingfaceLLaVALlamaEdge图文理解大语言模型开源项目模型模型量化
Llava-v1.5-7B-GGUF是Llava 1.5 7B模型的GGUF量化版本,提供2位至8位多种精度选择,可根据性能和质量需求灵活使用。项目支持通过LlamaEdge快速部署,适用于多模态AI应用场景。该模型具备图像理解和文本生成能力,在保持性能的同时实现了模型体积的压缩。
mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎
AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化
mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现,无外部依赖,支持ARM NEON和x86 AVX2指令集,并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用,实现本地推理而无需上传敏感数据。
Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b-GGUF - Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b模型的多量化处理与硬件优化概述
ARM芯片GithubHuggingfaceRombos-LLM-V2.5-Qwen-14b开源项目性能比较模型模型优化量化
该项目对Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b模型进行了多种量化优化,使用了llama.cpp的b3825版本。支持多种量化格式,如f16、Q8_0、Q6_K_L等,适用不同硬件环境,推荐Q6_K_L和Q5_K_L以实现高质量和资源节省。用户可根据硬件需求选择合适的格式,并使用huggingface-cli进行下载。针对ARM芯片提供了特定的优化量化选项Q4_0_X_X,广泛适用于文本生成应用,提升运行效率和输出质量。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w8a8 - 量化优化的多语言文本生成模型
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3vLLM多语言开源项目文本生成模型量化
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。
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF - 高性能代码模型的多版本量化优化支持多种硬件推理应用
DeepSeek-CoderGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目模型模型压缩量化模型
本项目针对DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct模型进行量化优化,提供20多种GGUF格式文件,大小从6GB到17GB不等。采用llama.cpp的imatrix技术实现高效压缩,同时保持模型性能。用户可根据硬件条件选择适合的版本,支持NVIDIA、AMD等平台的深度学习推理。
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