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Wizard-Vicuna-7B-Uncensored-GGUF

了解GGUF格式的创新与多平台兼容性

项目详述了GGUF格式的进展,这是llama.cpp团队于2023年8月引入的创新格式,替代了GGML。该格式与多款第三方UI和库兼容,并支持多种量化方法和平台上的GPU加速,用户可根据需求下载合适的模型文件。

SmolLM-1.7B-Instruct-v0.2-GGUF - 多位宽GGUF格式量化指令模型SmolLM-1.7B
GGUFGithubHuggingfaceSmolLM-1.7B开源项目文本生成模型模型格式量化
SmolLM-1.7B-Instruct-v0.2-GGUF是一个量化后的指令调优语言模型,支持2-bit至8-bit多种量化位宽。该模型采用GGUF格式,兼容llama.cpp等多种客户端和库,适用于本地部署的文本生成任务,为AI应用提供了灵活高效的选择。
ehartford-WizardLM-Uncensored-Falcon-40b-gguf - 探讨Falcon模型的量化技术与兼容性提升
GithubHuggingfaceK-量化WizardLM-Uncensored-Falcon-40bgguf格式开源项目模型量化变量
本项目探讨了如何通过结合传统与现代量化技术提升Falcon 7B模型的性能与效率。虽然Falcon 40b模型已完全支持K-Quantisation,该方法还通过回退机制扩大以前不兼容模型层的支持范围。这样用户可以在文件大小不变的情况下提高输出质量或在更小的文件下保持性能。项目还讨论了gguf文件格式的应用,介绍了当前支持该格式的软件和多种量化文件选项。
Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - 高性能量化版指令调优大语言模型
GGUF格式GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct开源项目文本生成本地部署模型语言模型
本项目提供Mistral-7B-Instruct-v0.3模型的GGUF格式量化版本。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,兼容多种客户端和库。模型支持2-8位量化,可在不同平台上实现GPU加速,适合文本生成和对话应用。这为在本地设备部署高性能大语言模型提供了便捷解决方案。
claude2-alpaca-13B-GGUF - 量化GGUF格式模型文件的功能概述与应用方法
Claude2 Alpaca 13BGGUF格式GPU加速GithubHuggingface开源项目模型模型兼容性量化方法
Claude2 Alpaca 13B项目提供了多种量化的GGUF格式模型文件,用于实现硬件高效支持下的模型推理。项目由UMD的Tianyi Lab创建,并由TheBloke量化,提供多种参数选项以满足不同的推理需求。该模型兼容llama.cpp等第三方UI和库,广泛支持GPU加速,并涵盖下载范围从最小到超大内存需求的GGUF模型,适合多种使用场景。
stable-diffusion-3-medium-GGUF - 高性能GGUF格式量化模型集合,支持多种精度的文生图应用
AI绘图GGUFGithubHuggingfacestable-diffusion-3开源项目模型模型压缩量化模型
该项目提供了基于Stable Diffusion 3 Medium的GGUF格式量化模型集合。包含4位至32位不同精度的版本,模型大小从4.55GB到31.5GB不等。使用stable-diffusion.cpp进行量化,可通过sd-api-server快速部署。这些模型适用于需要在各种硬件条件下平衡性能和资源的文生图应用场景。
Tiny-Vicuna-1B-GGUF - 量化的Tiny Vicuna 1B GGUF模型文件优化文本生成效率
GithubHuggingfaceTiny-Vicuna-1B开源项目文件文本生成模型量化
此项目提供了afrideva量化的Tiny Vicuna 1B GGUF模型文件,涵盖q2_k、q3_k_m、q4_k_m、q5_k_m、q6_k和q8_0等量化方法,文件大小从482.14 MB到1.17 GB不等。模型由Jiayi-Pan在TinyLLama 1.1B基础上创建,利用WizardVicuna数据集进行微调,适合早期的实验迭代。模型旨在提升文本生成任务的效率,具备高效性能和简便操作,适合紧凑存储需求的应用。
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base-GGUF - 文本生成量化模型的高效选择方案
DeepSeek-Coder-V2-Lite-BaseGithubHuggingfacegguf格式开源项目文件下载模型量化高质量模型
该项目通过llama.cpp和imatrix技术对文本生成模型进行量化处理,为不同硬件配置提供优化选择。模型文件允许根据RAM和VRAM大小选择最佳方案,从而提升运行效率。K-quants在多数应用中表现理想,而I-quants提供更优性能但在硬件兼容性上有特定要求。项目提供的工具和文档为用户在进行文本生成任务的过程中提供指导,帮助选择兼顾速度与质量的量化模型。
llama3-8B-DarkIdol-2.2-Uncensored-1048K-GGUF - 多语言支持的llama3-8B GGUF量化模型,提供多级压缩优化
GGUFGithubHuggingfacellama3大语言模型开源项目权重压缩模型量化模型
llama3-8B GGUF量化模型支持英语、日语和中文,提供3.3GB至16.2GB多种压缩版本,适应不同硬件需求。Q4_K系列在性能和质量上表现均衡。模型基于transformers库开发,适用于角色扮演和偶像相关场景。用户可通过Hugging Face平台获取各版本及其性能对比信息。
Meraj-Mini-GGUF - 多精度量化GGUF语言模型 适配多平台本地部署
GGUFGithubHuggingfacellama.cpp人工智能开源模型开源项目模型模型转换
Meraj-Mini-GGUF项目提供Meraj-Mini模型的GGUF格式版本,支持2-bit至8-bit量化精度。GGUF作为llama.cpp团队开发的新型模型格式,具备卓越性能和广泛兼容性。该模型可在LM Studio、text-generation-webui等主流平台运行,支持GPU加速,适合本地部署文本生成任务。项目兼容多种客户端和库,如llama.cpp、GPT4All等,为用户提供灵活的应用选择。
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。
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