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OpenHermes-2.5-Mistral-7B-GGUF

高效推理的新型模型文件格式

GGUF是一种由llama.cpp团队于2023年8月引入的新型模型文件格式,旨在取代GGML,不再受其支持。该格式兼容众多第三方用户界面及库,例如llama.cpp、text-generation-webui和KoboldCpp等平台,这些平台支持GPU加速,从而提高文本生成任务的效率。Teknium的OpenHermes 2.5 Mistral 7B模型在此格式下得以量化处理,通过多种量化方法平衡模型文件大小与推理质量,适用于包括CPU+GPU推理在内的多种场景。用户在多种设备和平台上使用该格式能获取所需模型,并通过Massed Compute的硬件支持获得性能优化。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Meta Llama-3.2-3B模型的GGUF文件和高效微调工具
GithubHuggingfaceLlama 3.2开源开源项目微调机器学习模型语言模型
本项目提供Meta Llama-3.2-3B语言模型的GGUF格式文件,支持2至16位量化。集成的Unsloth工具可大幅提升Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等模型的微调效率,速度提升2-5倍,内存减少70%。项目支持在Google Colab上使用Tesla T4 GPU免费微调模型,并可将结果导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face平台。
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B-GGUF - Hermes-2-Theta量化文件的选择与使用指南
GithubHermes-2-Theta-Llama-3-8BHuggingfaceI-quantsK-quants开源项目模型模型大小量化
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B项目使用llama.cpp技术产生多种量化文件,适合多种硬件架构和性能需求。用户可依据设备的RAM和VRAM选择恰当的量化文件。项目提供Q和I两种量化格式,涵盖从低到高的质量选项,并可通过huggingface-cli轻松下载。项目还包括性能表现图表及功能矩阵,为用户优化模型提供指南。
Noromaid-13B-v0.3-GGUF - 高效本地部署的大规模语言模型GGUF量化版本,支持多种精度选项
AI推理GGUFGithubHuggingfaceNoromaidllama.cpp开源项目模型模型量化
Noromaid-13B模型的GGUF量化版本提供2-8位精度选项,支持CPU和GPU部署。模型采用Alpaca提示模板,与llama.cpp等框架兼容。文件大小范围为5.43GB至13.83GB,Q4_K_M版本可实现性能与质量的平衡。模型基于cc-by-nc-4.0和Meta Llama 2许可发布。
Arabic-Orpo-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - 阿拉伯语AI文本生成:支持新GGUF格式的创新工具
GGUFGPU加速GithubHuggingface开源项目技术更新接口支持模型模型选择
GGUF格式是llama.cpp团队在2023年推出的创新替代方案,旨在取代过时的GGML格式。多个应用程序和库已支持该格式,如ollama、llama.cpp和llama-cpp-python,后者提供GPU加速和OpenAI兼容功能。这些工具不仅提高了文本生成的效率,也为Windows、Linux和macOS用户提供了更多便利,尤其是支持故事生成和其他高级功能,为需要先进人工智能功能的用户提供理想解决方案。
gguf-tools - 处理和解析GGUF文件的实用工具库
APIGGUFGithub开源项目机器学习模型比较量化
该工具库正在开发中,专注于处理和解析GGUF文件。它提供详细的键值对和张量信息展示、文件比较和张量细节检查等功能。gguf-tools旨在为机器学习领域提供多种实现方案,帮助理解和使用GGUF格式,提升模型操作和分析的效率。该工具展示了如何在实际应用中使用库,并将来计划加入更多有趣且实用的示例和功能。
rwkv.cpp - 多精度量化推理和CPU优化的大语言模型
GithubPythonRWKVcuBLASggmlhipBLAS开源项目
该项目将RWKV-LM移植到ggerganov的ggml,支持FP32、FP16及量化的INT4、INT5和INT8推理,主要针对CPU使用,同时兼容cuBLAS。项目提供C库和Python封装。RWKV是一种不同于Transformer的大语言模型架构,只需前一步状态计算logits,适合长上下文使用。支持RWKV v5和v6模型以及LoRA检查点加载,适用于高质量和高性能需求的场景。
ggml - C语言开发的机器学习张量库 支持多种AI模型推理
GPU加速Githubggml开源项目推理机器学习量化
ggml是一个C语言编写的机器学习张量库,支持16位浮点和整数量化。该库提供自动微分、优化器和多架构优化,无第三方依赖。ggml可用于GPT、LLaMA、Whisper等多种AI模型的推理。它在CPU上表现高效,同时支持GPU加速,适用于多种设备和平台。
InferLLM - 轻量化语言模型推理框架,兼容多种模型格式和设备
GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率
InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架,源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手,并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU,可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector,并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理,适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。
SqueezeLLM - 硬件资源优化下的大语言模型量化服务
GithubSqueezeLLM内存优化大语言模型开源项目模型压缩量化
SqueezeLLM通过密集与稀疏量化方法降低大语言模型的内存占用并提升性能,将权重矩阵拆分为易量化的密集组件和保留关键部分的稀疏组件,实现更小内存占用、相同延迟和更高精度。支持包括LLaMA、Vicuna和XGen在内的多个热门模型,提供3位和4位量化选项,适用于不同稀疏度水平。最新更新涵盖Mistral模型支持和自定义模型量化代码发布。
llama_cpp-rs - Rust绑定库实现GGUF大语言模型CPU运行
CPU运行GGUFGithubRust绑定llama_cpp-rs大语言模型开源项目
llama_cpp-rs是一个Rust绑定库,用于在CPU上运行GGUF大语言模型。它提供简洁的API,支持快速模型加载和文本生成。该项目兼容CUDA、Vulkan等后端,并包含内存预测功能。llama_cpp-rs简化了大语言模型的使用流程,适合各层级开发者。
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