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OpenHermes-2.5-Mistral-7B-AWQ

使用AWQ方法提升Transformer推理速度的低位量化技术

合成数据人机对话量化AI模型Github开源项目OpenHermes-2.5-Mistral-7B模型Huggingface

AWQ通过4-bit量化提供高效、快速的Transformer推理体验，与GPTQ相比具有更优性能。它在Text Generation Webui、vLLM、Hugging Face的Text Generation Inference和AutoAWQ等多个平台上支持，为AI应用带来了显著的性能提升，适用于多用户推理服务器的开发以及Python代码中的集成使用。

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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
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AWQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.1人工智能大语言模型开源项目指令微调模型
Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ是基于Mistral AI开源的指令微调语言模型,经过AWQ 4位量化优化。该模型保留了原版的分组查询注意力和滑动窗口注意力等特性,同时大幅降低了模型大小,提升了GPU推理速度。它支持处理4096个token的长文本输入,适合需要高效部署的应用场景。开发者可以通过Python接口便捷地使用该模型进行文本生成。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-AWQ-INT4 - 高性能4比特量化优化版本
AutoAWQGithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1大语言模型开源项目推理模型量化
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的社区驱动4比特量化版本,采用AutoAWQ技术从FP16量化到INT4。该版本仅需4GB显存即可加载,大幅降低内存占用。支持Transformers、AutoAWQ、TGI和vLLM等多种推理方式,适用于不同部署场景。量化模型在保持原始性能的同时,为资源受限环境提供了高效的大语言模型方案。
aya-23-8B-GGUF - 更精细的文本生成量化选项分析
GithubHuggingfacetransformers开源项目文本生成模型质心量化
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GithubHuggingfaceQwen2.5-3B-Instruct嵌入输出权重开源项目文件大小模型模型下载量化
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qwen2.5-7b-ins-v3-GGUF - 量化优化AI模型的多样化选择指南
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OpenHermes-2.5-Mistral-7B - Mistral-7B微调模型 OpenHermes-2.5 展现强大通用及编程能力
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