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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

GGUFHuggingface人工智能开源项目模型转换模型开源模型Githubllama.cpp

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。

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Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2模型的多精度量化版本
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Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF是Llama 3.2模型的量化版本,使用llama.cpp和imatrix方法进行处理。该项目提供从f16到Q3_K_XL多种精度选项,文件大小在0.80GB至2.48GB之间。这些模型支持多语言处理,适合在资源受限的设备上运行,用户可根据需求选择合适版本以平衡性能和资源占用。
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GithubPythonRWKVcuBLASggmlhipBLAS开源项目
该项目将RWKV-LM移植到ggerganov的ggml，支持FP32、FP16及量化的INT4、INT5和INT8推理，主要针对CPU使用，同时兼容cuBLAS。项目提供C库和Python封装。RWKV是一种不同于Transformer的大语言模型架构，只需前一步状态计算logits，适合长上下文使用。支持RWKV v5和v6模型以及LoRA检查点加载，适用于高质量和高性能需求的场景。
SqueezeLLM - 硬件资源优化下的大语言模型量化服务
GithubSqueezeLLM内存优化大语言模型开源项目模型压缩量化
SqueezeLLM通过密集与稀疏量化方法降低大语言模型的内存占用并提升性能，将权重矩阵拆分为易量化的密集组件和保留关键部分的稀疏组件，实现更小内存占用、相同延迟和更高精度。支持包括LLaMA、Vicuna和XGen在内的多个热门模型，提供3位和4位量化选项，适用于不同稀疏度水平。最新更新涵盖Mistral模型支持和自定义模型量化代码发布。
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llama_cpp-rs是一个Rust绑定库，用于在CPU上运行GGUF大语言模型。它提供简洁的API，支持快速模型加载和文本生成。该项目兼容CUDA、Vulkan等后端，并包含内存预测功能。llama_cpp-rs简化了大语言模型的使用流程，适合各层级开发者。
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GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率
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