Llama-2-13B-chat-AWQ

增强Transformer模型推理效率的AWQ量化技术

Github 模型开源项目 Meta Huggingface 文本生成 Llama 2 对话优化模型量化

Llama-2-13B-chat-AWQ项目利用AWQ低比特量化提高Transformer模型推理效率，支持4比特量化技术，相较于传统GPTQ方法，能更快速地实现多用户并发推理，降低硬件要求和部署成本。AWQ现已兼容vLLM平台进行高吞吐量推理，尽管总体吞吐量较未量化模型略有不如，但可通过较小的GPU实现高效部署，比如70B模型仅需一台48GB GPU即可运行。

访问官网

Github

Huggingface

介绍相关项目

Llama3-ChatQA-1.5-8B - 强化对话问答和检索增强生成的高性能AI模型

GithubHuggingfaceLlama3-ChatQA-1.5人工智能开源项目检索增强生成模型自然语言处理问答系统

基于Llama-3开发的大语言模型，专注于优化对话式问答和检索增强生成能力。模型提供8B和70B两个版本，采用改进的训练方案，增强了表格理解和算术计算能力。在ChatRAG Bench评测中，模型在多个数据集上表现优异，尤其擅长处理上下文对话和文档检索。支持完整文档输入和分块检索两种使用方式，适用于多种对话问答场景。

Llama-2-13b-chat-hf - Meta开发的130亿参数大语言模型支持多种自然语言处理任务

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型对话系统开源项目模型模型训练

Llama-2-13b-chat-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型经过对话任务微调,在多项基准测试中表现优异,支持文本生成、问答等自然语言处理任务。Llama-2采用公开数据集训练,不含Meta用户数据,提供商业许可。此Hugging Face版本便于研究和开发使用。

Upstage-Llama-2-70B-instruct-v2-AWQ - 先进的低比特量化技术优化文本生成模型

GithubHuggingfaceLlama 2 70B Instruct v2Upstage开源项目文本生成模型量化

Upstage通过AWQ模型实现高效的4比特量化，相较于GPTQ提供更快的推理速度。AWQ支持高吞吐量的多用户服务器环境，可在更小的GPU上运行，从而降低部署成本。此外，模型在多项基准测试中表现卓越，能够在单个48GB GPU上运行70B模型，便于快速部署。了解更多关于该模型的性能和应用场景。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Llama 3.2多语言模型的高效量化部署方案

GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言开源项目机器学习模型语言模型量化模型

Llama 3.2系列多语言模型的GGUF量化版本，针对对话、检索和摘要任务进行优化。通过多种量化方案实现4.66GB至9.38GB的灵活内存占用，适合在资源受限环境部署。该模型在主流行业基准测试中展现了良好性能。

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。

Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4-Bit - 利用GPTQ量化优化模型性能的新方法

Apache AirflowGPTQGithubHuggingfaceMeta-Llama-3-8B-Instruct开源项目数据协调模型量化

Astronomer的4比特量化模型通过GPTQ技术减少VRAM占用至不足6GB，比原始模型节省近10GB。此优化提高了延迟和吞吐量，即便在较便宜的Nvidia T4、K80或RTX 4070 GPU上也能实现高效性能。量化过程基于AutoGPTQ，并按照最佳实践进行，使用wikitext数据集以减小精度损失。此外，针对vLLM和oobabooga平台提供详细配置指南，以有效解决加载问题。

llama-2-7b-chat-bnb-4bit - 开源LLM模型训练加速工具实现2至5倍速提升并节省70%内存

GithubHuggingfaceLlama-2Unsloth人工智能大语言模型开源项目模型模型微调

该开源项目致力于优化大语言模型的训练过程，通过创新技术为Mistral、Gemma、Llama 2等主流模型提供训练加速解决方案。基于Colab平台的多个训练笔记本支持对话及文本补全功能，可实现2-5倍的训练速度提升，并将内存占用降低70%。项目支持GGUF格式导出及vLLM、Hugging Face平台部署，为计算资源受限的AI开发团队提供了高效的模型训练方案。

Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-GPTQ-INT4 - Meta Llama 3.1模型的INT4量化版本实现多语言对话

GithubHuggingfaceLlama 3.1大语言模型开源项目推理部署模型模型量化深度学习

Meta-Llama-3.1-405B-Instruct量化模型通过AutoGPTQ技术将FP16压缩至INT4格式，实现了更高效的多语言对话能力。模型集成了transformers、AutoGPTQ、TGI和vLLM等多种推理框架，方便灵活部署。经过基准测试验证，该社区驱动的量化版本在降低内存占用的同时保持了原有性能水平。

stablelm-2-12b-chat-GGUF - 多样化质量需求的文本生成解决方案

GithubHuggingfaceLlamaEdgestablelm-2-12b-chat开源项目文本生成模型模型量化稳定性AI

Stablelm-2-12b-chat-GGUF项目提供多种量化策略，支持多样化文本生成需求。项目由Second State Inc.完成量化，优化性能同时缩小模型体积。推荐Q5_K_M和Q5_K_S版本，以其低损失特性适合高精度文本生成。集成LlamaEdge服务和命令行应用，支持灵活的上下文配置，助力优化文本处理。

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。

项目侧边栏1

项目侧边栏2

推荐项目

Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com

@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号