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NoromaidxOpenGPT4-2-GGUF-iMatrix

模型融合提升性能与灵活性

NoromaidxOpenGPT4-2通过合并Noromaid-8x7b-Instruct和Open_Gpt4_8x7B_v0.2模型,提升了性能和灵活性。与早期版本相比,新版本基于Open_Gpt4_8x7B_v0.2,采用TIES合并方法。用户可以下载imatrix文件进行额外量化操作。独特的方法使每个版本都有其特定优势。

Open_Gpt4_8x7B_v0.2-GGUF - 提供多格式兼容量化模型,提升推理效率
GGUFGithubHuggingfaceOpen Gpt4 8X7B V0.2rombo dawg开源项目模型模型兼容性量化
此项目提供GGUF格式的多精度量化模型文件,旨在优化CPU和GPU的推理效率。作为GGML的替代,GGUF与多种第三方UI和库兼容,支持多平台AI模型的高效运行。项目包含2至8位量化模型以满足不同精度与内存要求,适合多种场景需求。通过详细的下载指导,用户能快速找到适合的模型文件,并利用llama.cpp、text-generation-webui等高性能运行时实现模型在不同硬件上的高效推理。
Qwen2-1.5B-Instruct-IMat-GGUF - 运用量化技术优化Qwen2-1.5B-Instruct模型的文本生成能力
GithubHuggingfaceIMatrixQwen2-1.5B-Instruct开源项目文本生成模型量化
项目利用llama.cpp对Qwen2-1.5B-Instruct模型进行量化,支持从8bit到1bit的多种位数及IMatrix数据集。这种方法能减少模型体积且保持性能多样,适用于不同文本生成任务。用户可使用huggingface-cli简便下载及合并文件,以满足不同应用需求。项目因其灵活性及高效性,适宜不同计算资源的使用者,为其提供多样选择。
MythoMax-L2-13b - 创新张量合并技术打造的AI语言模型
GithubHuggingfaceMythoMax人工智能开源项目模型模型合并角色扮演语言模型
MythoMax-L2-13b通过张量类型合并技术,将MythoLogic-L2模型与Huginn模型进行融合。该模型采用Alpaca格式构建,每层应用独特比例实现结构一致性,支持角色扮演与故事创作等任务。目前已发布GGUF、GPTQ、AWQ等多种量化版本。
magnum-v4-22b-i1-GGUF - 多种IMatrix量化模型的应用与选择
GithubHugging FaceHuggingfaceMagnum-v4-22bNicobossimatrix开源项目模型转量化
magnum-v4-22b-i1-GGUF项目提供多种基于IMatrix量化技术的模型,满足不同需求。从i1-IQ1_S到i1-Q6_K,文件大小从4.9GB到18.4GB,可在Huggingface下载,并附有使用指南以协助整合。项目感谢nethype GmbH及@nicoboss的技术支持,提升了模型的效率与质量。
MiniCPM-V-2_6-GGUF - 使用imatrix量化优化模型性能
GithubHuggingfaceMiniCPM-V-2_6transformers多语言开源项目模型视觉处理量化
项目应用llama.cpp的imatrix量化方法,优化模型的文本性能。提供多种量化文件,适配不同硬件配置,尤其适合低RAM环境。这一技术允许根据系统RAM和GPU VRAM选择合适的模型,实现性能与速度的平衡。支持多模态图像-文本转换和多语言处理,可在LM Studio中运行,为开源社区提供多样化的工具和使用选择。
bigyi-15b - 合并模型技术的进步:探索创新设计
GithubHuggingfacebigyi-15bmergekit上下文合并方法开源项目模型语言模型
Bigyi-15b融合了若干预训练语言模型,利用mergekit工具及passthrough合并方法,以01-ai/Yi-9B为核心,具备4k上下文处理能力。此模型增强了在多应用场景中的表现,比如复杂数值计算与自然语言生成,同时优化了信息匹配准确性。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5-IMat-GGUF - 提升量化效率及IMatrix集成以增强文本生成性能
GithubHuggingfaceIMatrixMeta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5开源项目文本生成模型量化
本项目应用Llama.cpp的量化技术结合IMatrix数据集,对Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5模型进行优化。支持BF16到Q2_K等多种量化格式,用户可根据需求选择下载不同版本,适用于多种文本生成场景。IMatrix集成提升了低比特位的性能表现,适合现代高效计算需求。提供全面的下载指南和FAQ,帮助用户有效地理解和使用文件,实现文本生成任务的高效推理。
GPT4RoI - 大型语言模型的区域感知能力优化
GPT4RoIGithubLLaMA模型区域感兴趣调整大型语言模型开源项目视觉认知
GPT4RoI项目专注于优化大型语言模型的区域感知能力,发布新版本GPT4RoI-7B-delta-V0来提升性能。该项目提供完整的训练与推理代码,并有在线演示以提升用户体验。项目包含了详尽的数据集和权重处理方法,便于研究者和开发者有效应用于区域相关的语言模型任务。
Midnight-Miqu-70B-v1.5-i1-GGUF - Midnight-Miqu-70B-v1.5量化模型:优化AI实施的多样化策略
GithubHuggingfaceMidnight-Miqu-70B-v1.5变压器库合并工具开源项目模型模型使用量化
此项目提供Midnight-Miqu-70B-v1.5的多种GGUF量化文件,采用权重和imatrix量化,支持多种规格和类型如IQ1至IQ4及Q5、Q6,适应速度、质量和空间需求的平衡。用户可参考TheBloke的README获取操作指南,适合寻求优化AI模型效率的开发者,助力高效机器学习模型部署。
ov-gpt2-fp32-no-cache - 改进GPT-2文本生成性能的开源项目,结合Optimum-Intel
GPT2GithubHuggingfaceOpenvinoOptimum-Intel开源项目文本生成模型
此项目结合Optimum-Intel而优化GPT-2的文本生成,继承于HF模型库的GPT-2,并采用OMZ的Openvino IR,实现了无缓存的高效预测。该模型允许在Optimum-Intel环境中使用OVModelForCausalLM进行文本生成,具有长文本输出和多序列结果的功能,帮助提升生成效率。
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