Llama-2-70B-Chat-GPTQ

多量化参数优化的对话生成模型

Github 量化模型生成文本模型开源项目对话模型 Huggingface Llama 2 对话优化

Llama-2-Chat是Meta Llama 2的预训练和微调文本生成模型，专为对话场景优化。在基准测试中表现优异，可与一些知名闭源模型相媲美。GPTQ版本提供多种量化参数，适配不同硬件配置，实现VRAM利用率最大化和优质推理。支持灵活下载分支供用户选择最佳量化配置。

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介绍相关项目

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。

WizardVicuna2-13b-hf - 细化Llama 2模型以优化对话生成能力

GithubHuggingfaceLlama 2Meta参数规模开源项目文本生成模型训练数据

基于ehartford的wizard_vicuna_70k_unfiltered数据集，对Llama-2-13b-hf模型进行精细化训练三次，专注于对话应用的优化。该项目在开源基准测试中表现优异，并在人类评估中显示出与某些流行闭源模型相当的帮助性和安全性。为确保最佳性能，需按照指定格式使用INST和<<SYS>>标签。此模型由Meta研发，访问需遵循相关商业许可证。

Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B-GGUF - Llama-3.1量化模型实现优化文本生成

GithubHuggingfaceLlama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8BRAM开源项目数据集文本生成模型量化

Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B使用llama.cpp进行量化，以优化文本生成功能。项目提供多种量化方案，如Q6_K_L和Q5_K_L，适应不同内存条件，特别推荐Q6_K_L用于嵌入及输出权重以获取优异表现。用户可以使用huggingface-cli快捷下载所需文件，并通过Q4_0_X_X对ARM芯片进行性能优化。此项目提供详细决策指南，帮助选择合适的量化版本。

llama-3 - 提升对话生成效果的指令调优语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3Meta开源项目指导调整模型语言模型责任与安全

Llama 3是由Meta开发的大型语言模型家族，提供8B和70B参数选项，经过预训练和指令调优，专为对话生成优化。模型采用Transformer架构，并通过监督微调和人类反馈强化学习，实现与人类偏好的对齐。Llama 3于2024年4月18日发布，提供商用许可证，用于商业与研究，需遵循相关使用政策。

Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF - Llama 3 70B语言模型介绍与应用

GithubHuggingfaceMeta-Llama商业用途开源项目模型自然语言生成责任与安全量化模型

了解由Meta研发的Llama 3 70B模型，其通过定量化处理优化推理性能，适用于多种对话场景，支持多种模式的使用，为用户提供安全高效的互动能力。

Meta-Llama-3-70B-Instruct - Meta开发的700亿参数指令微调大语言模型用于对话和生成

GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理

Meta-Llama-3-70B-Instruct是Meta公司开发的700亿参数大语言模型,经指令微调优化对话能力。模型支持8k上下文长度,采用GQA架构提升推理效率。在多项基准测试中表现出色,具有良好的实用性和安全性。该模型可用于构建对话助手等自然语言生成任务,支持商业和研究用途。模型提供商业许可,可通过Transformers或原生llama3代码库使用。

TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3-AWQ - 高效量化方法助力多用户场景下的快速推理

GithubHuggingfaceTinyLlama低比特量化多用户服务器开源项目推理效率模型

该项目采用AWQ低位量化方法，提高了多用户服务器场景下的Transformers推理速度和效率。相比GPTQ，AWQ在减少部署成本的同时，能够使用更小的GPU进行推理。TinyLlama模型支持4-bit量化，并兼容vLLM与Huggingface TGI插件，高效应对高并发需求。在Zhang Peiyuan的开发下，该模型适合计算和内存资源有限的开源项目部署。

Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - 基于llama.cpp的Meta Llama 3量化版大语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理

Meta-Llama-3-8B-Instruct模型通过llama.cpp框架实现量化优化，具备8B参数规模和8K上下文长度。模型集成GQA注意力机制，在对话和指令理解方面表现出色，支持商业及研究应用。作为专注英语处理的AI模型，在性能、安全性和实用性方面都经过全面优化。

Llama-2-13b-hf - Meta开源130亿参数大语言模型超强功能与安全性并存

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

这是Meta开发的开源预训练语言模型，采用优化的Transformer架构，具有130亿参数。该模型支持4k上下文长度，经2万亿token训练，在多项基准测试中表现优异。模型可用于对话及各类自然语言生成任务，适合商业和研究用途。训练数据来自公开数据集，并通过人类反馈强化学习提升了模型性能和安全性。

llama-3-chinese-8b-instruct-v3-gguf - 量化对话模型，适用于多平台的高效问答

GithubHuggingfaceLlama-3-Chinese-8B-Instruct-v3中文模型对话模型开源项目性能指标模型量化模型

该项目是Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3的量化版本，专为提升对话与问答表现而设计，支持多平台使用。建议在内存充裕时使用Q6_K或Q8_0配置以达最佳效果。用户可在HF Space体验，详情与说明参见GitHub页面。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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