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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。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 3B参数指令微调语言模型的高效GGUF量化版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama人工智能开源项目模型量化
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型的GGUF量化版本,提供从1.6GB到7.3GB不等的多种量化类型。量化后的模型大小显著减小,便于部署使用,同时尽可能保持原模型性能。项目包含详细的量化版本说明、使用指南和常见问题解答,有助于用户选择适合的版本。
Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF - 开源大语言模型GGUF量化版支持多语言和128K长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型深度学习
Qwen2.5-7B指令模型GGUF量化版是Qwen2.5系列的一部分,采用transformers架构,拥有7.61B参数。该模型支持29种语言,可处理128K文本上下文,并提供q2至q8多种量化精度选项。相比前代,模型在知识储备、代码、数学能力、指令执行、长文本生成和结构化数据理解等方面均有显著提升。
Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit - Mistral-7B指令模型的4位量化版本 保持高准确率
GPTQGithubHuggingfaceMistral-7B-InstructvLLM开源项目模型自然语言处理量化模型
Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit是Mistral-7B指令模型的4位量化版本。通过GPTQ技术,该模型在大幅缩小体积的同时,保持了原模型99.75%的准确率。在多项基准测试中,该模型平均准确率达65.05%。它兼容vLLM优化推理,可作为高效的自然语言处理服务器部署。
OpenHermes-2.5-Mistral-7B-GGUF - 高效推理的新型模型文件格式
GithubHuggingfaceOpenHermes-2.5-Mistral-7B下载指南开源项目模型模型兼容性量化量化方法
GGUF是一种由llama.cpp团队于2023年8月引入的新型模型文件格式,旨在取代GGML,不再受其支持。该格式兼容众多第三方用户界面及库,例如llama.cpp、text-generation-webui和KoboldCpp等平台,这些平台支持GPU加速,从而提高文本生成任务的效率。Teknium的OpenHermes 2.5 Mistral 7B模型在此格式下得以量化处理,通过多种量化方法平衡模型文件大小与推理质量,适用于包括CPU+GPU推理在内的多种场景。用户在多种设备和平台上使用该格式能获取所需模型,并通过Massed Compute的硬件支持获得性能优化。
MN-12B-Mag-Mell-R1-GGUF - 优化的GGUF量化模型集合,提供多种量化精度选项和详细性能对比
GGUFGithubHuggingfaceMN-12B-Mag-Mell-R1开源项目机器学习模型模型压缩量化
MN-12B-Mag-Mell-R1模型的GGUF量化版本包含从Q2到Q8的多种精度选项,文件大小范围在4.9GB至13.1GB之间。Q4_K系列在速度和质量上达到较好平衡,Q8_0版本则提供最高质量表现。项目通过性能对比图表和详细说明,展示了各量化版本的特点及适用场景。
Noromaid-13B-v0.3-GGUF - 高效本地部署的大规模语言模型GGUF量化版本,支持多种精度选项
AI推理GGUFGithubHuggingfaceNoromaidllama.cpp开源项目模型模型量化
Noromaid-13B模型的GGUF量化版本提供2-8位精度选项,支持CPU和GPU部署。模型采用Alpaca提示模板,与llama.cpp等框架兼容。文件大小范围为5.43GB至13.83GB,Q4_K_M版本可实现性能与质量的平衡。模型基于cc-by-nc-4.0和Meta Llama 2许可发布。
Mistral-7B-OpenOrca-GGUF - Mistral 7B OpenOrca:高效文本生成的开源模型
GPU加速GithubHuggingfaceMistral 7B OpenOrca开源项目文本生成模型模型文件量化方法
Mistral 7B OpenOrca是由OpenOrca推出的GGUF格式模型,支持多种量化方法和GPU加速,适用于多种文本生成场景。模型兼容多种网络UI和Python库,采用先进技术实现高效内存管理和性能优化,支持长序列扩展。
Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF - 全面汇总32B大语言模型量化版本 多设备支持
GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-32B-Instruct大语言模型开源项目推理优化模型量化
本项目提供Qwen2.5-32B-Instruct模型的多种量化版本,精度从f16到IQ2_XXS,文件大小9GB至65GB不等。量化模型适用于CPU、GPU等设备,可根据硬件配置选择。项目包含详细的模型选择指南和下载说明,便于用户使用这个32B参数的大语言模型。特别推荐Q6_K、Q5_K和Q4_K系列,以及新型IQ系列量化版本。
gemma-2-27b-it-GGUF - gemma-2-27b-it模型的GGUF量化版本适配多种硬件配置
GGUF格式GithubHuggingfacegemma-2-27b-it大语言模型开源项目文件下载模型模型量化
本项目提供gemma-2-27b-it模型的多种GGUF量化版本,涵盖从高质量Q8_0到紧凑型IQ2_M。用户可根据RAM和VRAM选择适合的模型。项目包含下载指南、模型选择建议和性能对比,便于部署和使用这些优化模型。
UnslopNemo-12B-v3-GGUF - 实验性Mistral对话模型的增强表达版本
AI模型GithubHuggingfaceUnslopNemo开源项目数据集优化模型模型表现自然语言处理
UnslopNemo-12B-v3-GGUF作为Mistral架构的实验性语言模型,对原有RP数据集进行了90%的优化处理。模型集成了Metharme、Mistral和Text Completion等多种功能,支持灵活的采样器参数调整。目前处于持续优化阶段,通过社区反馈不断完善其性能表现。
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