Mistral-7B-OpenOrca-AWQ

高效4比特量化，实现多用户并发推理

OpenOrca AWQ 开源项目 Mistral 7B 模型 Huggingface 并行推理量化 Github

项目提供OpenOrca的Mistral 7B模型的AWQ版本。AWQ是一种4比特的低比特量化方法，在Transformers推理中更快速，与GPTQ相比具有效率优势。AWQ支持在多用户环境中实现高效的并发推理，有助于使用更小的GPU进行部署，减少整体成本，尽管总体吞吐量仍略低于未量化模型。

idefics2-8b-chatty-AWQ - 4-bit量化的多模态模型及其应用场景

4-bit AWQGithubHuggingFaceM4/idefics2-8b-chattyHuggingface图像文本多模态开源项目模型量化

这是一款4-bit AWQ量化的多模态模型，支持多种数据集与任务，帮助提升计算效率和模型性能。

Mistral-7B-Instruct-v0.2-AWQ - Mistral-7B-Instruct-v0.2改进版指令微调大语言模型

AI推理AWQGithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2开源项目文本生成模型模型量化

Mistral-7B-Instruct-v0.2是Mistral AI团队开发的改进版指令微调大语言模型。基于Mistral-7B-v0.1架构,采用分组查询注意力和滑动窗口注意力技术。支持[INST]和[/INST]标记的指令格式,提供聊天模板功能。模型性能出色,但缺乏审核机制。适用于需要无限制输出的应用场景,展示了基础模型易于微调并获得优秀性能。

dolphin-2.0-mistral-7B-GGUF - 开源语言模型Dolphin Mistral的GGUF量化版本

GGUFGithubHuggingfaceLLMMistral 7BTheBloke开源项目模型量化模型

Dolphin-2.0-mistral-7B的GGUF格式模型提供多个量化版本,从2比特到8比特不等。模型支持CPU和GPU推理,可在llama.cpp等框架上运行。采用ChatML提示模板格式,适用于文本生成和对话任务。项目提供完整使用文档,支持多种部署方式。

EfficientQAT - 高效量化训练技术助力大型语言模型压缩

EfficientQATGithubPyTorch大语言模型开源项目模型压缩量化训练

EfficientQAT是一种针对大型语言模型的量化训练技术。该技术采用两阶段训练方法,包括分块训练所有参数和端到端训练量化参数,在压缩模型大小的同时保持性能。EfficientQAT支持GPTQ和BitBLAS等多种量化格式,已成功应用于Llama和Mistral等模型系列,有效降低模型存储需求,为大型语言模型的部署提供了实用方案。

KVQuant - 提升长上下文推理效率的KV缓存量化方法

GithubKVQuantLLaMA-7B低精度量化大模型开源项目长上下文长度推断

KVQuant通过精确的低精度量化技术显著提升长上下文长度推理的效率。其创新包括每通道的RoPE前关键量化和非均匀量化，以应对不同LLM中缓存的KV值模式。KVQuant支持在单个A100-80GB GPU上进行LLaMA-7B模型的1M上下文长度推理，甚至在8-GPU系统上支持长达10M上下文长度，从而减少推理过程中KV缓存的内存瓶颈，并通过并行topK支持和注意力感知量化等多项改进提升推理性能。

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。

Ministral-8B-Instruct-2410-GGUF - 多语言开源大模型的精简量化版本

GithubHuggingfaceMistralllama.cpp大型语言模型开源项目推理模型量化

本项目提供Mistral AI的Ministral-8B-Instruct-2410模型的多种量化版本。使用llama.cpp进行量化,包含从16GB的F16全精度版本到4.45GB的IQ4_XS版本,适合不同硬件和性能需求。量化模型采用imatrix选项和特定数据集生成,可在LM Studio运行。项目详细介绍了各版本的文件大小、特点及模型提示格式,方便用户选择合适的版本。

Midnight-Miqu-70B-v1.5-4bit - 为大规模语言模型提供高效4位量化部署方案

AI模型压缩AWQGithubHuggingfaceMidnight-Miqu-70Blmdeploy开源项目模型量化模型

Midnight-Miqu-70B-v1.5-4bit是一个经过lmdeploy工具优化的4位量化模型，旨在实现大规模语言模型的高效部署。该项目通过自动量化技术显著减小模型体积，同时保持性能稳定。这为在资源受限环境中部署强大语言模型提供了实用解决方案，可应用于多种自然语言处理任务。

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。

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。

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豆包MarsCode

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