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EfficientQAT

高效量化训练技术助力大型语言模型压缩

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。

Mistral-Nemo-Instruct-2407-GPTQ - 基于Mistral-Nemo的轻量级4比特量化指令模型
Apache许可证GPTQGithubHuggingFaceHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407开源项目模型量化模型
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GPTQ是基于Mistral-Nemo-Instruct-2407的量化版本。该模型采用4比特GPTQ技术进行压缩,配合128的分组大小和ExLlama设置,在保持性能的同时显著减小了模型体积。项目提供了完整的量化参数和源代码链接,为开发者提供了一个兼具效率和性能的指令型模型选择。
Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ - 支持128K长文本的多语言量化大模型
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言处理大语言模型开源项目模型量化模型
Qwen2.5-32B指令微调模型经AWQ量化后参数量达32.5B,显著增强了编程和数学计算能力。模型支持29种语言交互,可处理128K tokens长文本,具备结构化数据理解和JSON生成等核心功能。基于transformers架构开发,通过量化技术实现高效部署,适用于大规模AI应用场景。
aya-expanse-8b-GGUF - 提供多语言支持的文本生成模型量化解决方案
ARMCohereForAI/aya-expanse-8bGithubHuggingfacehuggingface-cli开源项目模型量化非商业使用
这个开源项目通过llama.cpp工具量化,支持多语言的文本生成,包含中文、英文、法文等。项目特别推荐Q6_K_L和Q5_K_L模型版本,适合低内存环境下使用并可在LM Studio中运行。项目遵循CC BY-NC 4.0许可协议,仅限非商业用途。
BitNet-Transformers - 缩放1-bit大语言模型,提高GPU内存利用率
BitNet-TransformersGithubHuggingfaceLLama(2)Wikitext-103pytorch开源项目
BitNet-Transformers项目使用Llama (2)架构,并通过1-bit权重缩放技术,实现对大型语言模型的高效训练和推理。该项目基于Huggingface Transformers,显著降低了GPU内存占用,从原始LLAMA的250MB减少到BitNet模型的最低要求。用户可通过wandb实时追踪训练进度,并在Wikitext-103上进行训练。项目提供了详细的开发环境配置和训练步骤指南,为研究者和开发者提供有力支持。
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。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-KV - FP8量化策略提升模型计算效率
FP8GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-8B-InstructQuark开源项目模型部署量化策略
项目利用Quark工具对模型的线性层进行FP8量化,实现更高效的部署和轻微的推理性能提升。使用Pile数据集进行校准,提高模型性能。支持单GPU和多GPU环境,便于在vLLM兼容后端进行高效部署,Perplexity指标略有提升。
low-bit-optimizers - 4位优化器技术减少内存占用 提升大规模模型训练能力
4位优化器AdamWGithub内存效率开源项目神经网络训练量化
Low-bit Optimizers项目实现了一种4位优化器技术,可将优化器状态从32位压缩至4位,有效降低神经网络训练的内存使用。通过分析一阶和二阶动量,该项目提出了改进的量化方法,克服了现有技术的限制。在多项基准测试中,4位优化器实现了与全精度版本相当的准确率,同时提高了内存效率,为大规模模型训练开辟了新途径。
InternVL2-2B-AWQ - 跨多语言多图像任务的高效视觉语言模型
API接口GithubHuggingfaceInternVL2-2B图像文本多模态开源项目模型模型量化
InternVL2-2B-AWQ以AWQ算法实现4bit权重量化,模型推理速度较FP16提升至2.4倍。lmdeploy兼容众多NVIDIA GPU进行W4A16推理,提升离线批量推理效率。同时,该项目提供RESTful API服务并兼容OpenAI接口,快速部署和应用于视觉-语言任务。此多语言兼容的模型不仅提高推理效率,还具备灵活的服务特性。
gemma-2-9b-it-abliterated-GGUF - 文本生成性能优化的多种量化方法
ARM芯片GithubHuggingfacegemma-2-9b-it-abliterated嵌入/输出权重开源项目文本生成模型量化
该项目使用llama.cpp进行gemma-2-9b-it-abliterated模型的多种量化实现,能够适应不同的内存和硬件需求。用户可根据设备的RAM和GPU VRAM选择适合的模型文件大小。项目支持多种量化格式,如Q5_K_M和IQ3_M等,以满足不同的性能需求。通过huggingface-cli,用户可以轻松下载特定量化模型,并实现高效推理。建议在LM Studio中运行,并分享使用体验,以帮助优化模型质量和性能。
Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b-GGUF - Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b模型的多量化处理与硬件优化概述
ARM芯片GithubHuggingfaceRombos-LLM-V2.5-Qwen-14b开源项目性能比较模型模型优化量化
该项目对Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b模型进行了多种量化优化,使用了llama.cpp的b3825版本。支持多种量化格式,如f16、Q8_0、Q6_K_L等,适用不同硬件环境,推荐Q6_K_L和Q5_K_L以实现高质量和资源节省。用户可根据硬件需求选择合适的格式,并使用huggingface-cli进行下载。针对ARM芯片提供了特定的优化量化选项Q4_0_X_X,广泛适用于文本生成应用,提升运行效率和输出质量。
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