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NVLM-D-72B-nf4

多模态模型NF4量化与性能优化研究

NVLM-D-72B模型NF4量化转换项目利用BitsAndBytes技术实现双重量化,旨在优化性能。目前纯文本处理表现出色,但图像处理功能仍需完善。项目优化了modeling_intern_vit.py文件,提高了量化模块兼容性。模型运行需48GB以上显存,遵循CC BY-NC 4.0许可。该项目为探索大型多模态模型量化提供了宝贵经验。

molmo-7B-D-bnb-4bit - 量化技术优化,模型尺寸有效缩减
GithubHuggingfacetransformers基准测试开源项目机器学习模型模型深度学习量化
采用4bit量化技术的Molmo-7B-D模型,从30GB压缩至7GB,运行需求缩减至约12GB VRAM。项目致力于在保持低资源消耗的基础上提升模型性能。进一步的信息及示例代码可在GitHub和Hugging Face上获取,性能指标及基准测试结果预定于下周发布。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-nf4 - 量化视觉语言模型实现高效图像分析与理解
GithubHuggingfaceLlama-3.2图像识别开源项目模型模型部署神经网络量化视觉AI模型
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-nf4是一个基于meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct的量化视觉语言模型,采用BitsAndBytes的NF4(4位)量化技术,无需双重量化即可实现高效推理。该模型主要用于图像字幕生成等视觉分析任务,并提供详细的使用示例代码。项目还包含配套的ComfyUI自定义节点,为开发者提供了便捷的视觉分析工具集成方案。
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。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic - 多语种量化优化模型,显著降低内存占用
GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic多语言支持开源项目文本生成模型模型优化量化
通过将权重和激活量化为FP8格式,该项目优化了Llama-3.1-Nemotron模型,显著降低了GPU内存与磁盘的占用。模型适用于商业与研究,支持多语言开发和会话助手的构建。利用vLLM,可以实现高效部署并具有OpenAI兼容性。Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic在诸多测试中表现优良,在Arena-Hard评估中达99.41%的恢复率。
Qwen2.5-7B-bnb-4bit - 采用4bit量化技术加速Qwen2.5-7B模型并降低70%内存占用
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth大语言模型开源项目模型模型微调深度学习
基于Qwen2.5-7B的量化优化版本,通过4bit量化技术将内存占用降低70%。模型拥有76亿参数,具备128K上下文长度和29种语言处理能力,支持编码、数学运算和长文本生成等功能。该版本在保持原有性能的同时实现轻量化部署,可用于后续的模型微调与定制开发。
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。
glm-4-9b-chat-1m-GGUF - 基于GLM-4的轻量级中文对话模型量化版本
GGUFGLM-4GPU优化GithubHuggingface大语言模型开源项目模型模型量化
该项目基于GLM-4-9b-chat-1m模型开发,通过llama.cpp实现多种精度的模型量化。从18GB的F16版本到4GB的IQ2版本,提供了丰富的量化选项。项目中包含详细的性能对比和部署建议,方便开发者根据硬件条件选择合适的量化版本进行本地化部署。
SuperNova-Medius-GGUF - 多种量化方法提升模型性能与适配性
ARMGithubHuggingfaceRAMSuperNova-Medius开源项目性能模型量化
SuperNova-Medius-GGUF项目通过llama.cpp工具对SuperNova-Medius模型进行多种量化处理,是以多样化版本满足不同应用的需求。精细化量化过程依托imatrix选项,提供了多种质量和性能的选择。用户可以根据自身硬件环境,如ARM架构设备、低RAM或需最大化GPU VRAM使用的场景,选择相应版本。此外,项目为文件选择提供了详细指南,确保用户能够找到适合其系统性能的最佳模型版本。这些量化技术为不同硬件上的文本生成任务提供了广泛的支持。
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。
Qwen2.5-32B-AGI-GGUF - Qwen2.5-32B-AGI模型量化与性能优化概述
GithubHuggingfaceQwen2.5-32B-AGI开源项目文本生成权重模型模型优化量化
介绍Qwen2.5-32B-AGI在Llamacpp中的量化模型,强调文本生成性能的提升。多种量化格式(如Q8_0,Q6_K_L)满足不同需求,结合embed/output量化,适应低RAM环境。提供模型选择、下载与运行指南,含基于ARM芯片的性能优化方法。
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