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Phind-CodeLlama-34B-v2-GGUF

利用GGUF格式提升模型性能,兼容多平台GPU加速

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。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2语言模型微调加速与优化工具
GithubHuggingfaceLlama-3.2人工智能大语言模型开源项目模型模型训练自然语言处理
该项目针对Meta的Llama 3.2-1B-Instruct模型提供开源微调解决方案。通过Unsloth技术,实现2-5倍训练速度提升和70%内存节省。项目提供多种量化版本的GGUF模型文件,支持Llama 3.2、Gemma 2等主流大语言模型。免费Google Colab笔记本便于用户进行微调和部署。适合需要高效定制大语言模型的开发者和研究人员使用。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - Llama 3.1多语言指令模型的量化版本
GGUFGithubHuggingfaceMeta-Llamallama.cpp人工智能开源项目模型量化
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF是Llama 3.1模型的量化版本,使用llama.cpp技术实现。该项目提供多种精度的模型文件,从32GB的全精度到4GB的低精度,适应不同硬件需求。模型支持英语、德语、法语等多语言指令任务,可用于对话和问答。用户可选择合适的量化版本,在保持性能的同时优化资源使用。
Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b-Q8_0-GGUF - GGUF格式量化版大语言模型支持本地化高性能部署
GGUFGithubHuggingfaceRombos-LLMllama.cpp代码部署开源项目模型模型转换
本项目是Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b模型的GGUF格式版本,专为llama.cpp框架优化。提供详细的本地部署指南,包括brew安装和源码编译方法,支持命令行和服务器运行模式。基于transformers库开发,采用Apache-2.0许可证,适合需要在本地环境高效运行大型语言模型的应用场景。
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。
CodeLlama-7B-Instruct-GGUF - 多模式推理的新型代码生成工具
CodeLlama 7B InstructGPTQ模型GPU加速GithubHuggingface开源项目文本生成模型量化方法
CodeLlama-7B-Instruct-GGUF由Meta开发,是一款采用GGUF格式的代码生成工具,支持多种量化方法和标记优化。适合多种推理场景,包括GPU和CPU协同使用,兼容多种第三方接口和库。
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3-GGUF - 探索TinyLlama 1.1B Chat v0.3的GGUF格式模型
GGUFGPU加速GithubHuggingfaceTinyLlama兼容性开源项目模型量化方法
项目为TinyLlama 1.1B Chat v0.3提供GGUF格式模型,该格式由llama.cpp团队于2023年推出,支持多种客户端和库如text-generation-webui和LM Studio,并提供GPU加速。用户可获取不同量化参数的模型文件,以适应各种需求。项目还详细介绍了在命令行、Python代码及LangChain中使用模型的方法,帮助技术用户在多平台上实现高效运行。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - 多语言大型语言模型的量化GGUF版本
GithubHuggingfaceLlama 3多语言大语言模型开源项目指令调优模型量化
Meta Llama 3.1 8B Instruct模型的GGUF量化版本是一个多语言大型语言模型,经过指令调优,适用于多语言对话场景。该项目提供多种量化版本,从Q2_K到f16不等,文件大小范围为3.18GB至16.07GB,可满足不同硬件配置需求。这些量化版本使得模型能够在各种计算资源条件下运行,提高了模型的可访问性和实用性。
MiniCPM-Llama3-V-2_5-gguf - GGUF格式大语言模型轻量化推理工具
GithubHuggingfaceMiniCPMllama.cppollama人工智能开源项目模型模型部署
MiniCPM-Llama3-V 2.5 GGUF是一个针对大语言模型轻量化部署的优化模型文件。通过llama.cpp和ollama框架,开发者可实现模型的本地化推理。项目提供完整的部署文档,支持高效且便捷的本地化实现
Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M-GGUF - Llama 3.2模型的安装与使用详解
GithubHuggingfaceLlamaMeta使用政策开源项目模型模型转换许可协议
Llama-3.2-3B-Instruct Q4_K_M-GGUF模型经过llama.cpp转换为GGUF格式,支持多语言生成,适合用于AI研究与开发。用户可以通过简单的安装步骤在Mac和Linux系统上部署该模型,并通过命令行界面或服务器进行推断。此模型具备高效的文本生成能力,是进行AI开发和优化的有效工具。
Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Llama 3.2多语言模型的高效量化部署方案
GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言开源项目机器学习模型语言模型量化模型
Llama 3.2系列多语言模型的GGUF量化版本,针对对话、检索和摘要任务进行优化。通过多种量化方案实现4.66GB至9.38GB的灵活内存占用,适合在资源受限环境部署。该模型在主流行业基准测试中展现了良好性能。
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