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CodeLlama-13B-GGUF

GGUF格式的创新特点与适用范围

Huggingface机器学习量化开源项目模型CodeLlama 13BMetaGithub模型格式

Meta推出的GGUF格式替代了GGML，优化了编码生成的效能和兼容性。它增强了标记处理和元数据支持，并适用于多种程序和库，如llama.cpp和text-generation-webui。这种格式推动了编码模型的发展，提供了便于GPU加速和降低内存需求的量化模型，提升了开发者的灵活性和解决方案质量。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
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这个项目提供了CodeGemma-7b模型的多种量化版本，文件大小从2.16GB到9.07GB不等，采用GGUF格式。支持从Q8到IQ1的多种精度等级，可适应不同的硬件配置。其中Q6_K、Q5_K和Q4_K系列版本在性能和空间优化方面表现较好，适合生产环境使用。用户可根据自身的内存和显存情况选择合适的版本。
Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b-Q8_0-GGUF - GGUF格式量化版大语言模型支持本地化高性能部署
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Llama-2-13B-chat-GGUF - Llama 2聊天模型的量化压缩版本
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Llama 2 13B聊天模型的GGUF格式优化版本,采用2-bit到8-bit不等的量化方案,实现模型体积的大幅压缩。支持CPU和GPU环境下的高效推理,适配主流框架如llama.cpp、text-generation-webui等。通过不同量化级别的选择,可在推理性能与资源占用间实现灵活平衡。
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