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Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF

多语言高性能指令型语言模型的GGUF量化方案

Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF是Mistral AI和NVIDIA联合开发的指令微调大语言模型的量化版本。该模型支持多语言处理,性能优于同等规模模型。项目提供多种GGUF量化方案,文件大小从4.79GB到24.50GB不等,适用于不同硬件配置,方便在各类设备上部署。

Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - 多语言指令微调大规模语言模型
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct多语言大语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理
Mistral-Nemo-Instruct-2407是一款基于Mistral-Nemo-Base-2407指令微调的大规模语言模型,支持128k上下文窗口。该模型在多语言和代码任务方面表现优异,可替代Mistral 7B使用。模型在主流基准测试中表现出色,并在多语言任务中展现强大能力。开发者可通过mistral_inference、transformers或NeMo框架使用该模型进行聊天、指令遵循和函数调用等多样化任务。Mistral-Nemo-Instruct-2407采用Apache 2许可证开源发布。
Mistral-7B-Instruct-v0.2-GGUF - Mistral 7B指令模型的GGUF量化版本
AI模型GGUFGithubHuggingfaceMistralllama.cpp开源项目模型量化
本仓库提供Mistral AI的Mistral 7B Instruct v0.2模型的GGUF格式文件。GGUF是llama.cpp的新格式,替代了GGML。包含2至8比特多种量化版本,文件大小3GB至7.7GB,适合不同硬件。支持文本生成和对话任务,可用于CPU和GPU。仓库包含下载指南和使用示例,便于快速上手。
Mistral-Nemo-Instruct-2407 - 多语言指令微调开源大语言模型
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407代码生成函数调用多语言支持大语言模型开源项目模型
Mistral-Nemo-Instruct-2407是Mistral AI与NVIDIA联合开发的指令微调大语言模型,基于Mistral-Nemo-Base-2407。该模型性能优异,支持128k上下文窗口,涵盖多语言和代码能力。它采用Apache 2许可证开源,可直接替代Mistral 7B,并在多项基准测试中展现卓越表现。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-vllm-fp8 - 开源多语言指令微调大模型
Apache 2许可GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407多语言大语言模型开源项目指令微调模型
Mistral-Nemo-Instruct-2407是Mistral AI与NVIDIA联合开发的开源指令微调语言模型。该模型在128K上下文窗口训练,支持多语言和代码生成,性能优于同等规模模型。采用Apache 2许可,可替代Mistral 7B使用。模型在多项基准测试中表现出色,支持mistral_inference、transformers和NeMo等框架进行推理。
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-GGUF - Mixtral-8x7B多语言模型的GGUF量化版本
AI模型GGUFGithubHuggingfaceMistral AIMixtral 8X7B开源项目模型量化
本项目提供Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型的GGUF量化版本。GGUF格式支持CPU和GPU高效推理,项目包含2至8比特多种量化等级文件。模型支持英、法、意、德、西等语言,适用多种NLP任务。用户可通过llama.cpp等工具便捷运行这些模型。
Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - Mistral-7B-Instruct模型的多种量化版本优化性能与文件大小
GGUFGithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3llama.cpp开源项目模型模型性能量化
该项目为Mistral-7B-Instruct-v0.3模型提供多种量化版本,采用llama.cpp的imatrix选项。量化类型从Q8_0到IQ1_S不等,文件大小范围为1.61GB至7.70GB。项目详细介绍了各版本特点,并提供下载指南和选择建议,方便用户根据硬件条件和性能需求选择最佳版本。
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。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-gptq-4bit - 采用GPTQ技术的4位量化语言模型
GPTQModelGithubHuggingface低位量化开源项目模型模型压缩神经网络优化量化模型
Mistral-Nemo-Instruct-2407-gptq-4bit是一个使用GPTQModel进行4位量化的语言模型。该模型采用128组大小和真实顺序等技术,在维持性能的同时大幅缩减模型体积。这种量化方法提高了模型的部署效率,适用于计算资源有限的场景。
mistral-nemo-instruct-2407-awq - Mistral-Nemo-Instruct-2407模型的AWQ量化指令版本
GithubHuggingfaceMistralNeMo人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
mistral-nemo-instruct-2407-awq是Mistral-Nemo-Instruct-2407模型的AWQ量化版本。这个项目通过使用AWQ(Activation-aware Weight Quantization)技术,在保持原有模型性能的基础上,显著降低了模型大小和计算资源需求。该模型适用于各类自然语言处理任务,为开发者和研究人员提供了一个优化的大规模语言模型选择。
NemoMix-Unleashed-12B-GGUF - NemoMix-Unleashed-12B模型的多种量化版本
GGUFGithubHuggingfaceNemoMix-Unleashed-12B开源项目机器学习模型语言模型量化
NemoMix-Unleashed-12B-GGUF项目提供了多种NemoMix-Unleashed-12B模型的量化版本。这些版本采用llama.cpp进行处理,精度范围从F16到IQ2_M,文件大小在4.44GB至24.50GB之间。项目详细介绍了各量化类型、文件大小及使用建议,便于用户根据硬件选择合适版本。同时提供下载指南和性能比较资料,方便模型部署和评估。
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