EfficientQAT

高效量化训练技术助力大型语言模型压缩

EfficientQAT 大语言模型量化训练模型压缩 PyTorch Github 开源项目

EfficientQAT是一种针对大型语言模型的量化训练技术。该技术采用两阶段训练方法,包括分块训练所有参数和端到端训练量化参数,在压缩模型大小的同时保持性能。EfficientQAT支持GPTQ和BitBLAS等多种量化格式,已成功应用于Llama和Mistral等模型系列,有效降低模型存储需求,为大型语言模型的部署提供了实用方案。

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介绍相关项目

CodeLlama-7B-Instruct-GPTQ - 高性能代码编程助手支持多种量化参数的GPU推理

CodeLlamaGithubHuggingfaceMeta代码生成开源项目指令调优机器学习模型

CodeLlama-7B-Instruct模型的GPTQ量化版本由TheBloke优化，提供4-bit和8-bit多种量化参数组合。模型支持代码补全、填充和指令对话，可通过Python或text-generation-webui部署。经AutoGPTQ验证，兼容ExLlama和Hugging Face TGI等推理框架，适用于不同硬件环境和性能需求。

OpenHermes-2.5-Mistral-7B-AWQ - 使用AWQ方法提升Transformer推理速度的低位量化技术

AI模型GithubHuggingfaceOpenHermes-2.5-Mistral-7B人机对话合成数据开源项目模型量化

AWQ通过4-bit量化提供高效、快速的Transformer推理体验，与GPTQ相比具有更优性能。它在Text Generation Webui、vLLM、Hugging Face的Text Generation Inference和AutoAWQ等多个平台上支持，为AI应用带来了显著的性能提升，适用于多用户推理服务器的开发以及Python代码中的集成使用。

Behemoth-123B-v1-GGUF - 多种量化策略优化文本生成模型效率

Behemoth-123B-v1GithubHuggingface开源项目性能优化文本生成模型模型下载量化

Behemoth-123B-v1-GGUF 项目运用 Llamacpp imatrix 技术进行模型量化，支持从 Q8_0 到 IQ1_M 的多种格式，适应不同硬件环境。项目涵盖多种文件种类，量化质量和大小各异，从高质到低质，满足多样使用需求。用户可根据 RAM 和 VRAM 选择合适文件，平衡速度与质量的追求。Q8_0 格式在嵌入和输出权重方面的质量表现突出，而适用于 ARM 芯片的 Q4_0_X_X 格式则显著提升运算速度，尤其适合低内存硬件。

aya-23-8B-GGUF - 更精细的文本生成量化选项分析

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项目使用最先进的llama.cpp imatrix量化技术，支持多语言文本生成。多种量化格式，例如Q8_0和紧凑型IQ系列，提供应用的灵活性。用户依据硬件选择文件，以优化性能。创新量化处理为多语言文本生成提供了更高效的实现路径。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF - 深度学习模型的多规格量化版本适配不同硬件和性能要求

GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-Coder-7B-Instructllama.cpp大语言模型开源项目模型量化

本项目为Qwen2.5-Coder-7B-Instruct模型提供了从15GB到2.78GB的多种量化版本。采用llama.cpp最新技术，包括K-quants和I-quants两种量化方案，并针对ARM架构优化。用户可根据设备内存容量和性能需求选择适合版本。各版本保留原始模型核心功能，适用于多种部署场景。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-awq-4bit - 高效4位量化的大型指令模型适用GPU推理

AutoAWQGPUGithubHuggingfaceLlama 3.1开源项目模型自然语言处理量化

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的4位量化版本，采用AutoAWQ技术实现。This Kaitchup开发的这一版本旨在提高GPU推理效率，在保持原始性能的同时显著降低内存占用。适合在资源受限环境中运行，项目页面提供了量化过程、评估结果及使用方法的详细信息。

Llama-2-13B-chat-GGUF - Llama 2聊天模型的量化压缩版本

GGUFGithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型量化

Llama 2 13B聊天模型的GGUF格式优化版本,采用2-bit到8-bit不等的量化方案,实现模型体积的大幅压缩。支持CPU和GPU环境下的高效推理,适配主流框架如llama.cpp、text-generation-webui等。通过不同量化级别的选择,可在推理性能与资源占用间实现灵活平衡。

llm-compressor - 开源大型语言模型压缩优化库

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llm-compressor是一个专注于大型语言模型优化和压缩的开源库。它提供全面的量化算法集，支持权重和激活量化，并与Hugging Face模型和仓库无缝集成。该项目采用safetensors文件格式，确保与vllm兼容，同时通过accelerate支持大规模模型处理。llm-compressor涵盖多种量化格式和算法，包括激活量化、混合精度和稀疏化技术，为模型优化提供灵活多样的选择。

Qwen2.5-Math-72B-Instruct-GGUF - Llamacpp在Qwen2.5-Math代码量化中的应用

ARM芯片GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-Math-72B-Instruct开源项目性能模型量化

项目应用llama.cpp对Qwen2.5-Math模型进行量化，提供多种量化格式以适应不同硬件配置。更新包括改进的分词器，涵盖高至极低质量的量化文件，适用于不同RAM和VRAM需求，并支持在ARM芯片上运行。使用K-quant和I-quant等量化方法，有助于优化模型性能与速度。下载和安装可通过huggingface-cli实现，灵活快捷。

Mistral-Nemo-Instruct-2407-FP8 - FP8量化技术在模型优化与部署中的应用

GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407-FP8开源项目模型模型优化评估部署量化

Mistral-Nemo-Instruct-2407-FP8通过FP8量化技术提升了模型的内存和体积效率，主要用于商业和研究。该模型适用于英语聊天助手，利用参数位数的减少节省约50%的资源。结合vLLM>=0.5.0的高效推理环境，优化部署性能。量化由AutoFP8完成，Neural Magic计划转向支持更多方案的llm-compressor。尽管量化后某些评测得分略有下降，但保持的性能恢复率使其成为资源效率化的优选方案。

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