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Llama-3-Lumimaid-8B-v0.1-OAS-GGUF-IQ-Imatrix

Llama-3新版本增强模型转换准确性

数据集Github量化模型开源项目模型转换HuggingfaceLlama3SillyTavern

在Llama-3-Lumimaid-8B-v0.1-OAS项目的v2版本中，模型转换方式有所改进，通过Orthogonal Activation Steering增强了模型响应灵活性。建议使用最新的KoboldCpp版本以获得最佳兼容性。此次更新还引入了Luminae数据集，结合ERP与RP数据提升了模型智能性。对于8GB VRAM GPU，推荐使用Q4_K_M-imat quant（4.89 BPW）以支持较大的上下文尺寸。

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llama.onnx - LLaMa和RWKV模型的ONNX实现及独立演示，支持多设备部署
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Llama中文社区致力于提供最先进的Llama中文模型优化技术，透过持续更新的Llama2和Llama3模型，支持更精准的中文处理。社区集结全球开发者与研究者，通过丰富的在线活动、专业讲座和技术交流，共同推动中文自然语言处理技术的创新与进步。Llama中文模型在技术进步和中文自然语言处理创新方面的影响。
nano-llama31 - 轻量级Llama 3.1架构实现 提供训练微调和推理功能
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nano-llama31是一个轻量级的Llama 3.1架构实现，无需额外依赖。该项目聚焦8B基础模型，提供训练、微调和推理功能。相比Meta官方和Hugging Face的版本，代码更为精简。目前正在开发中，已支持Tiny Stories数据集的微调。未来计划增加混合精度训练、分布式数据并行等功能，并考虑扩展到更大规模的Llama 3模型。
llama3-Chinese-chat - llama3中文版上线，提供多样化微调和部署选项
API部署Githubllama3中文化开源项目微调模型训练
llama3中文版本发布，提供丰富中文对话数据集和多种微调选项（如DPO、SFT、RLHF）。项目包含详细的API部署教程、本地LMStudio教程和vLLM云端部署方式，适用于不同用户需求。欢迎加入，完善中文AI模型。
slowllama - 在Apple和nVidia设备上微调Llama2和CodeLLama模型
CodeLLamaGPUGithubLlama2M1/M2设备slowllama开源项目
slowllama是一个专注于微调Llama2和CodeLLama模型的开源项目，支持70B/35B模型版本，并可在Apple M1/M2设备（如Macbook Air、Mac Mini）或消费级nVidia GPU上运行。通过将模型部分数据转储到SSD或主内存，该项目避免使用量化技巧，优化正向和反向传递性能。采用LoRA方法限制参数更新，操作步骤详尽，包括依赖安装、模型下载和配置脚本，是在资源有限环境下进行大模型微调的理想选择。
Ollama - 接入与定制大型语言模型
AI工具AI开发Gemma 2Llama 3.1MistralPhi 3大型语言模型模型训练热门
Ollama 提供丰富的大型语言模型选择，包括 Llama 3.1、Phi 3、Mistral、Gemma 2 等，适用于 macOS、Linux 和 Windows 进行高效的语言处理任务。平台支持用户按需自定义模型，并提供便捷的下载服务。
InferLLM - 轻量化语言模型推理框架，兼容多种模型格式和设备
GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率
InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架，源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手，并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU，可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector，并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理，适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。
TinyLlama - 3万亿token训练的小型1.1B参数语言模型
AI预训练GithubTinyLlama开源项目模型评估语言模型
TinyLlama是一个使用3万亿token预训练的1.1B参数语言模型。它与Llama 2架构兼容,可集成到现有Llama项目中。TinyLlama体积小巧,适用于计算和内存受限的场景。该项目开源了预训练和微调代码,具有高效的训练和推理性能。TinyLlama可应用于推测解码、边缘计算和实时对话等领域。
llama2.mojo - 将llama2模型移植到Mojo中，通过Mojo的SIMD和矢量化原语，将Python性能提升近250倍
GithubMojoPython性能提升TinyLlama-1.1B-Chat-v0.2llama2.mojo开源项目模型推理
llama2.mojo项目展示了如何将llama2模型移植到Mojo中，通过Mojo的SIMD和矢量化原语，将Python性能提升近250倍。在多线程推理中，Mojo版的性能超过了原始llama2.c的30%，在CPU上进行baby-llama推理时，性能超过了llama.cpp的20%。项目当前支持多个模型，包括stories和Tinyllama-1.1B-Chat。用户可以通过简单的命令行步骤或使用Docker在本地部署并运行该项目。
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