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Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int8

改进视觉和文本处理能力的多模态模型

本项目是一个多模态视觉语言模型,具有高效的图像理解和多语言支持。它能够处理超过20分钟的视频内容,并可整合到移动设备和机器人中进行自动化操作。通过应用动态分辨率处理和多模态旋转位置嵌入,该模型提升了视觉处理能力。此外,项目还提供了便于快速部署的工具包,助力处理各类视觉任务。

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。
Qwen2.5-0.5B-Instruct-bnb-4bit - 提升多语言长文本生成与指令跟随能力,改善结构化数据处理
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth优化训练多语言支持大语言模型开源项目模型
Qwen2.5语言模型系列在知识、编码和数学上取得进步,支持29种语言和128K词的长文本生成。其指令跟随和结构化数据处理经过优化,提升生成JSON等输出的效率。适用于多语言和复杂任务的场景,如代码生成和数据管理,通过改进训练架构提升性能和内存效率。
Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF - 支持29种语言的多功能语言处理模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型生成长文本量化
Qwen2.5系列大幅提升了编码、数学和指令跟随能力,支持长上下文的多语言处理,覆盖29种语言。该模型以GGUF格式提供因果语言模型,支持预训练和后训练,非常适合灵活的对话设计。其指令调整能力强,能有效应对多样化的系统提示,尤其在生成结构化输出(如JSON)方面表现突出。模型具备0.49B参数,24层结构,支持多种量化方法。
Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int8 - 开源多语言大模型Qwen2.5 32B量化版支持超长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目文本生成模型量化
Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen2.5系列的量化版本,通过GPTQ 8位量化技术实现高效部署。模型支持29种语言交互,具备128K超长上下文理解和8K文本生成能力。在编程、数学计算、文本理解等任务中表现优异,同时对结构化数据处理能力显著提升。该模型采用325亿参数规模,适合在资源受限环境中运行
Qwen2-7B - 开源大语言模型在多项基准测试中展现优异性能
GithubHuggingfaceQwen2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Qwen2-7B是新一代Qwen大语言模型系列的7B参数基础版本。该模型在语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等多个领域的基准测试中展现出优异表现,不仅超越了大多数开源模型,还与专有模型实力相当。Qwen2-7B基于改进的Transformer架构,引入了SwiGLU激活函数、注意力QKV偏置和组查询注意力等创新技术,并优化了分词器以更好地支持多种自然语言和编程语言。
Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5系列4位量化模型支持长文本处理和多语言功能
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长文本处理
Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int4是Qwen2.5系列的4位量化指令微调模型,拥有76亿参数。该模型支持131,072个token的上下文长度和8192个token的生成长度,在知识储备、编程和数学能力方面有显著提升。它还改进了指令遵循、长文本生成和结构化数据理解等功能,支持29种以上语言,适用于多种自然语言处理任务。
Qwen2-Audio-7B - 多模态音频语言模型 支持语音交互和内容分析
GithubHuggingfaceQwen2-Audio开源项目模型自然语言处理语音交互音频分析音频语言模型
Qwen2-Audio-7B是一个创新的音频语言模型,具备处理多种音频输入的能力。该模型提供语音聊天和音频分析两种交互模式,支持自由语音对话及音频文本混合分析。模型发布了预训练和对话两个版本,为音频理解和处理领域带来了新的可能性。
Qwen2.5-0.5B-bnb-4bit - 支持多语种的先进自然语言处理模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令遵循模型模型微调长文本生成
Qwen2.5是一款先进的自然语言处理工具,支持29种语言,显著提高了指令执行、长文本生成和结构化数据理解能力。基础模型具有0.5亿参数,采用变压器架构,支持128K的上下文长度。用户可以通过Unsloth平台轻松微调模型,降低内存占用,提高处理速度,从而为开发者提供创新和优化的性能支持。
Qwen2.5-72B - 基于727亿参数的预训练语言模型 专注多语言与长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理长文本生成
Qwen2.5-72B是一个拥有727亿参数的预训练语言模型,支持29种以上语言处理,可处理13万个token的上下文长度。模型专注于编码、数学运算和结构化数据理解,支持8K token文本生成。模型架构整合了RoPE、SwiGLU和RMSNorm技术,适用于后续的指令微调和应用开发。
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。
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