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

GGUF Meta-Llama-3.1-405B-Instruct 量化模型大语言模型 Huggingface Github 开源项目模型文本生成

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-3.1-70B-Instruct-FP8 - Meta-Llama-3.1-70B模型的FP8量化版本提升效率降低资源需求

FP8量化GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B-InstructvLLM人工智能开源项目模型语言模型

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型的FP8量化版本,通过将权重和激活量化为8位浮点数,大幅降低了模型体积和GPU内存需求。支持多语言商业和研究应用,在OpenLLM基准测试中平均得分84.29,性能接近原始模型。可通过vLLM后端高效部署,适用于智能对话等多种场景。

Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M-GGUF - Llama 3.2模型的安装与使用详解

GithubHuggingfaceLlamaMeta使用政策开源项目模型模型转换许可协议

Llama-3.2-3B-Instruct Q4_K_M-GGUF模型经过llama.cpp转换为GGUF格式，支持多语言生成，适合用于AI研究与开发。用户可以通过简单的安装步骤在Mac和Linux系统上部署该模型，并通过命令行界面或服务器进行推断。此模型具备高效的文本生成能力，是进行AI开发和优化的有效工具。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-quantized.w4a16 - Meta-Llama 3.1 70B模型的INT4量化版本性能几乎不损

GithubHuggingfaceINT4Meta-Llama-3.1vLLM开源项目模型自然语言处理量化模型

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型的INT4量化版本，模型大小减少75%，但性能几乎不损。支持多语言，适用于商业和研究。可通过vLLM高效部署，在Arena-Hard、OpenLLM和HumanEval等测试中表现优异，展示出卓越的推理和编码能力。

Humanish-LLama3-8B-Instruct-GGUF - 介绍模型的量化技术实现文本生成性能突破

GithubHuggingfaceHumanish-LLama3-8B-Instruct基准测试开源项目数据集文本生成模型量化

该项目通过llama.cpp进行量化，优化了模型的嵌入和输出权重，使得文本生成更加高效。模型在多个数据集上表现出色，如IFEval数据集测试中达到严格准确率64.98%。项目提供多种文件格式，支持多样化的计算资源和硬件环境，以满足不同的使用需求，包括低内存和ARM芯片的优化场景。

llama3-8B-DarkIdol-2.2-Uncensored-1048K-GGUF - 多语言支持的llama3-8B GGUF量化模型，提供多级压缩优化

GGUFGithubHuggingfacellama3大语言模型开源项目权重压缩模型量化模型

llama3-8B GGUF量化模型支持英语、日语和中文，提供3.3GB至16.2GB多种压缩版本，适应不同硬件需求。Q4_K系列在性能和质量上表现均衡。模型基于transformers库开发，适用于角色扮演和偶像相关场景。用户可通过Hugging Face平台获取各版本及其性能对比信息。

Llama-3.1-70B-Instruct - Meta推出的多语言大规模语言模型支持商业与研究应用

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B多语言大语言模型开源项目指令微调模型预训练

Llama-3.1-70B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型，支持8种语言，具有128k上下文窗口。模型采用优化的Transformer架构，通过监督微调和人类反馈强化学习训练，提升对话效果。支持文本和代码生成等自然语言任务，适用于商业和研究领域。该模型还可用于改进其他AI模型，包括合成数据生成和知识蒸馏。

Llama-3.1-405B - Meta开发的多语言大规模语言模型集合,支持商业和研究使用

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Llama 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列,提供8B、70B和405B三种规模。模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,使用分组查询注意力机制提升推理效率。经指令微调后,可用于多语言对话等场景,在行业基准测试中表现出色。支持8种语言,适用于商业和研究用途,如助手式聊天和自然语言生成等任务。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-i1-GGUF - 多种量化选项助力模型性能与效率优化

GithubHugging FaceHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored使用指南开源项目机器学习模型模型量化

项目提供多种量化选项，包括i1-IQ1_S到i1-Q6_K不同规格的GGUF文件，满足研究和开发中的多样化需求。用户可参考TheBloke的指南了解使用方法，实现实际应用中的性能和效率优化，同时保持模型输出质量与资源利用的平衡。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 - Llama 3.1 70B指令模型INT4量化版多语言对话优化

AutoAWQGithubHuggingfaceMeta Llama 3.1大语言模型开源项目推理模型量化

Meta AI的Llama 3.1 70B指令模型经社区量化为INT4精度，显著降低内存需求。这一多语言模型针对对话场景优化，在行业基准测试中表现优异。支持通过Transformers、AutoAWQ、TGI和vLLM等多种方式部署使用，为开发者提供灵活选择。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 多语言大型语言模型提升对话与摘要任务表现

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多语言大语言模型开源项目模型社区许可协议

Meta的多语言大模型Llama 3.2支持多种语言，优化对话与摘要任务。模型提供1B和3B版本，通过监督微调和人类反馈强化学习提升互动有用性与安全性。采用优化的Transformer架构，并利用Grouped-Query Attention提升推理能力。开发者可以根据需求进行模型微调。模型发布于2024年9月25日，采用商用许可协议，建议在商业与研究中谨慎使用。

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