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MythoMax-L2-Kimiko-v2-13B-GGUF

了解多种量化选项和GGUF格式特色

此项目提供MythoMax L2 Kimiko v2 13B模型在GGUF格式中的多种量化文件,优化了标记化及特殊标记支持。用户可选择适用于GPU和CPU推理的版本,并通过llama.cpp、text-generation-webui等多种客户端和库获得支持,兼具兼容性与灵活性,适合不同硬件平台的需求。

Mythomax-L2-13b-Q4_K_M-GGUF - MythoMax L2 13b模型的Q4_K_M量化版本
GithubGryphe/MythoMax-L2-13bHuggingfacetransformers个人使用开源项目模型量化
项目中包含MythoMax L2 13b模型的Q4_K_M量化版本,基于mradermacher的GGUF方案。这一版本能通过Text Gen Webui与llamacpp_hf结合实现个性化应用,适合希望优化资源利用和提升模型性能的开发者与研究人员。
MythoMax-L2-13B-GGUF - 基于Llama2的高性能GGUF量化语言模型
AI模型GGUFGithubHuggingfaceLLMMythoMax L2 13B开源项目模型量化
MythoMax-L2-13B是一个基于Llama2的GGUF量化语言模型,提供2-8比特共13种量化版本。模型支持llama.cpp等多种终端工具,具备更强的分词能力和特殊令牌支持。模型文件大小从5.43GB到13.83GB不等,可根据设备配置选择合适版本。该模型遵循Meta Llama 2许可协议。
Phind-CodeLlama-34B-v2-GGUF - 利用GGUF格式提升模型性能,兼容多平台GPU加速
CodeLlamaGPU加速GithubHuggingface开源项目文本生成格式转换模型模型量化
Phind's CodeLlama 34B v2采用GGUF格式,由llama.cpp团队在2023年8月21日推出替代GGML。GGUF实现了更优的标记化及特殊标记支持,并且具有可扩展性。兼容多种第三方界面与库(如text-generation-webui和KoboldCpp),并支持GPU加速。量化模型在保持高质量的同时降低了资源占用,适用多种场景,建议使用Q4_K_M与Q5_K_M模型以实现最佳性能及质量平衡。
guanaco-65B-GGUF - 解析新型GGUF格式及其多平台兼容性
GPU加速GithubGuanaco 65BHuggingfaceTim Dettmers开源项目模型模型格式量化
此项目涵盖了2023年8月21日由llama.cpp团队推出的GGUF格式,作为已停用的GGML格式的替代方案。该项目提供了多种比特的量化文件,适用于CPU和GPU的推理需求。用户能够通过多种客户端和库,如llama.cpp和text-generation-webui,下载并高效使用这些模型,提供本地及网络接口支持。所支持的量化方法包括GGML_TYPE_Q4_K,提供质量与性能的平衡。
Open_Gpt4_8x7B_v0.2-GGUF - 提供多格式兼容量化模型,提升推理效率
GGUFGithubHuggingfaceOpen Gpt4 8X7B V0.2rombo dawg开源项目模型模型兼容性量化
此项目提供GGUF格式的多精度量化模型文件,旨在优化CPU和GPU的推理效率。作为GGML的替代,GGUF与多种第三方UI和库兼容,支持多平台AI模型的高效运行。项目包含2至8位量化模型以满足不同精度与内存要求,适合多种场景需求。通过详细的下载指导,用户能快速找到适合的模型文件,并利用llama.cpp、text-generation-webui等高性能运行时实现模型在不同硬件上的高效推理。
Xwin-LM-70B-V0.1-GGUF - 提升AI模型兼容性的最新GGUF格式
GPU加速GithubHuggingfaceXwin-LM 70B V0.1人工智能开源项目模型模型文件量化
Xwin-LM 70B V0.1采用全新的GGUF格式,取代了GGML,支持多种量化方法如Q2_K、Q3_K、Q4_K等,提升GPU和CPU兼容性。该模型兼容多种平台,如llama.cpp、text-generation-webui、KoboldCpp等,应用场景多样。提供详细的量化文件下载和使用说明,适合开发者和研究人员进行AI模型优化。
llama-30b-supercot-GGUF - Llama 30B Supercot GGUF:多种量化格式与GPU加速
GPU加速GithubHuggingfaceLlama 30B Supercot开源项目新格式模型模型文件量化
GGUF格式的Llama 30B Supercot模型支持GPU加速,具备多个量化选项。由ausboss创建,提供多种格式适应不同需求,推荐Q4_K_M格式以实现性能与质量的平衡。GGUF是GGML的替代格式,兼容多种用户界面和库,如llama.cpp、text-generation-webui,适合于机器学习和AI领域应用。
guanaco-33B-GGUF - Guanaco 33B模型的高效量化格式,支持多平台部署
GPU加速GithubGuanaco 33BHuggingfaceTim Dettmers开源项目模型模型格式量化
该项目提供的GGUF格式量化模型文件针对Guanaco 33B进行了优化,适用于多种平台,包括llama.cpp和text-generation-webui。作为GGML的替代格式,GGUF引入了改良的量化方法,支持2到8位的量化,满足各种硬件资源需求。其优势在于提高AI推理性能与效率,并支持GPU加速,适合对AI生成及推理质量有较高要求的应用场景。
CodeLlama-13B-GGUF - GGUF格式的创新特点与适用范围
CodeLlama 13BGithubHuggingfaceMeta开源项目机器学习模型模型格式量化
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。
CapybaraHermes-2.5-Mistral-7B-GGUF - 模型定量化文件与跨平台支持
CapyBaraHermes 2.5 Mistral 7BGPU加速GithubHuggingface兼容性开源项目模型模型量化
项目提供了CapyBaraHermes 2.5 Mistral 7B的GGUF格式模型文件,这些文件使用Massed Compute硬件进行量化。GGUF作为GGML的替代格式,支持多种客户端和库,如llama.cpp、text-generation-webui和KoboldCpp。用户可以选择不同的定量化文件,以确保在不同平台上的最佳性能和兼容性。项目还附有详细的下载和使用指南,适合在Python等多种环境中实现模型应用。
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