Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-llamafile

多语言支持的创新llamafile格式

Github 开源项目兼容性量化 Mixtral 8X7B Instruct llamafile Huggingface Mistral AI 模型

探索适用于Mixtral 8X7B Instruct版本的创新llamafile格式，该格式支持在六个操作系统平台上的兼容性，并支持法语、意大利语、德语、西班牙语和英语等多种语言。通过使用Cosmopolitan Libc将LLM权重转换为可运行的二进制文件，使其成为高级机器学习项目的理想选择。根据应用需求利用高效的量化方法，实现与llama.cpp、LM Studio和koboldcpp等软件的无缝集成。通过Q4_K_M等量化选项平衡质量，或通过Q5_K_M实现机器学习任务的最佳性能。

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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-3.2-1B-Instruct-AWQ - Meta发布的开源多语言大型语言模型

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CodeLlama-13B-Instruct-GGUF - 探索GGUF在高效处理与兼容性上的独特优势

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通过将权重和激活量化为FP8格式，该项目优化了Llama-3.1-Nemotron模型，显著降低了GPU内存与磁盘的占用。模型适用于商业与研究，支持多语言开发和会话助手的构建。利用vLLM，可以实现高效部署并具有OpenAI兼容性。Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic在诸多测试中表现优良，在Arena-Hard评估中达99.41%的恢复率。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-GGUF - Llama-3.1-Nemotron-70B多级量化模型适配不同硬件

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该项目为Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF模型提供多种量化版本，涵盖Q8_0至IQ1_M级别。针对不同硬件和性能需求，项目提供详细的文件选择指南，并包含模型提示格式及下载方法说明。用户可根据设备选择适合的版本，便于快速部署和使用。

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