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Meraj-Mini-GGUF

多精度量化GGUF语言模型 适配多平台本地部署

Meraj-Mini-GGUF项目提供Meraj-Mini模型的GGUF格式版本,支持2-bit至8-bit量化精度。GGUF作为llama.cpp团队开发的新型模型格式,具备卓越性能和广泛兼容性。该模型可在LM Studio、text-generation-webui等主流平台运行,支持GPU加速,适合本地部署文本生成任务。项目兼容多种客户端和库,如llama.cpp、GPT4All等,为用户提供灵活的应用选择。

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。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - Mistral指令模型的GGUF格式文件 支持多位宽量化
GGUFGithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407开源项目文本生成模型语言模型量化
该项目为Mistral-Nemo-Instruct-2407模型提供GGUF格式文件。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,取代了旧有的GGML。模型支持2-bit至8-bit多种量化级别,适用于文本生成。兼容多种支持GGUF的工具,如llama.cpp和LM Studio,可实现本地运行和GPU加速。这些GGUF文件使得Mistral模型能在各种平台上高效运行,为开发者和研究者提供了灵活的应用选择。
guanaco-65B-GGUF - 解析新型GGUF格式及其多平台兼容性
GPU加速GithubGuanaco 65BHuggingfaceTim Dettmers开源项目模型模型格式量化
此项目涵盖了2023年8月21日由llama.cpp团队推出的GGUF格式,作为已停用的GGML格式的替代方案。该项目提供了多种比特的量化文件,适用于CPU和GPU的推理需求。用户能够通过多种客户端和库,如llama.cpp和text-generation-webui,下载并高效使用这些模型,提供本地及网络接口支持。所支持的量化方法包括GGML_TYPE_Q4_K,提供质量与性能的平衡。
Qwen2-7B-Instruct-GGUF - 高效量化AI模型 多平台支持 便捷本地部署
GGUFGPU加速GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct开源项目文本生成模型模型量化
Qwen2-7B-Instruct-GGUF是Qwen2-7B-Instruct模型的GGUF格式量化版本。该模型支持2至8比特量化,可在llama.cpp、LM Studio等多个平台上本地部署。GGUF格式具有高效性能和广泛兼容性,便于在个人设备上进行AI文本生成。该项目为用户提供了多种比特率的量化选项,以适应不同的硬件环境和性能需求。
Mistral-7B-v0.1-GGUF - 多平台支持的GGUF格式模型文件,提升推理效率
GPU加速GithubHuggingfaceMistral 7B v0.1开源模型开源项目文本生成模型量化方法
Mistral AI发布的Mistral 7B v0.1模型以GGUF格式支持多种文本生成任务。此格式由llama.cpp团队开发,替代旧的GGML格式,兼容多平台和库,包括支持GPU加速的text-generation-webui、KoboldCpp和LM Studio等。项目提供多样的量化模型文件,适配不同推理需求,保证了启发式使用中的高效性能。用户可通过简单的下载及命令行操作获取模型,并支持Python等语言的集成,为文本生成任务提供了高性能的解决方案。
Llama-3.2-1B-Instruct-Q8_0-GGUF - 高性能指令型大语言模型的GGUF格式版本
GGUF格式GithubHuggingfaceLlama 3.2Metallama.cpp大语言模型开源项目模型
Llama-3.2-1B-Instruct模型的GGUF格式版本专为高效推理而设计。该版本保留了原始模型的指令遵循能力,同时优化了推理速度和内存使用。通过llama.cpp,用户可在多种硬件上部署此模型,实现快速、资源友好的本地AI推理。这款1B参数的轻量级模型适用于个人电脑和边缘设备,为广泛应用场景提供了便利的AI解决方案。
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。
Wizard-Vicuna-13B-Uncensored-GGUF - Wizard Vicuna大语言模型的GGUF量化实现
AI模型GGUFGPU加速GithubHuggingfaceLLM开源项目模型量化
Wizard Vicuna 13B模型的GGUF量化版本,提供2-bit至8-bit多种量化精度选项。GGUF作为llama.cpp最新支持的模型格式,可实现高效的本地部署和推理。模型支持CPU与GPU加速,采用Vicuna对话模板,适用于多种文本生成场景。
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-v0.9-GGUF - 高效量化Llama-3-8B-Instruct模型支持多种位宽
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3人工智能开源项目文本生成模型量化模型
Llama-3-8B-Instruct-v0.9模型的GGUF格式量化版本提供2-bit至8-bit多种位宽选择。GGUF作为llama.cpp团队推出的新格式取代了GGML。该模型兼容多种GGUF支持的客户端和库,如llama.cpp和LM Studio,支持GPU加速,适合本地部署文本生成任务。
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