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 13B GPU加速模型兼容性 Huggingface 量化方法 Github 开源项目模型 GGUF格式

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。

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Huggingface

介绍相关项目

Visual-Chinese-LLaMA-Alpaca - 多模态中文模型VisualCLA开发与优化技术

CLIP-ViTChinese-Alpaca-PlusGithubLLaMAVisual-Chinese-LLaMA-Alpaca多模态模型开源项目

VisualCLA基于中文LLaMA/Alpaca模型，增加图像编码模块，实现图文联合理解和对话能力。目前发布测试版，提供推理代码和部署脚本，并展示多模态指令理解效果。未来将通过预训练和精调优化，扩展应用场景。

flan-alpaca - 基于Flan和Alpaca的强大语言模型微调

FLAN-T5Flan-AlpacaGithubHuggingFaceVicuna-13Binstruction tuning开源项目

本页面详细介绍了通过使用Flan集合微调Vicuna-13B以开发Flacuna模型的过程，及其在Flan-T5文本到音频生成中的应用。项目展示了扩展Stanford Alpaca指令微调到现有模型的方法，并提供了多种预训练模型，均可在HuggingFace上获取。用户可以在这里找到Flan-Alpaca系列模型的训练、使用和推理的详细指南，以优化各种任务性能。

llama.cpp - C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理，支持多种硬件和系统

C/C++Githubllama.cpp多模态模型开源项目模型推理热门量化优化

llama.cpp 提供了基于 C/C++ 的纯粹实现，支持包括 LLaMA 在内的多个模型的推理。专为多种硬件和操作系统优化，包括使用 ARM NEON、AVX 指令集和 Metal 框架的设备。此外，项目支持使用 NVIDIA GPU 的自定义 CUDA 核心，以及通过 HIP 支持 AMD GPU，为开发者在本地或云环境中实现高效、低延迟的大规模语言模型推理提供了强大的灵活性和可扩展性。

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。

claude-to-chatgpt - 将 Thropic 的 Claude 模型的 API 转换为 OpenAI Chat API 格式的工具

API转换Claude to ChatGPTCloudflare WorkersDockerGithubOpenAI开源项目

Claude to ChatGPT项目实现将Anthropic的Claude模型API转换为OpenAI ChatGPT API格式。支持Cloudflare Workers和Docker等多种部署方式，无需服务器即可进行部署。项目兼容`claude-instant-1`和`claude-2`模型，并支持流式响应。另提供详细的部署教程和CLI操作指南，帮助用户快速理解和运用。该项目突出了对特定API模型的处理能力和响应方式的技术细节。

Chinese-LLaMA-Alpaca-3 - 中文Llama-3大模型及其精调版本的特性

GithubLlama-3-Chinese中文大模型开源开源项目性能提升指令精调

Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目推出了基于Meta新一代Llama-3技术的中文模型版本，涵盖原始及指令精调版本。这些模型利用海量中文数据增强了语义理解与指令执行性能，可广泛适用于多种中文文本处理任务。

ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型，支持多种训练和量化方法

ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调

ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法，支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式，适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作，支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能，如强化学习和模型评估，满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。

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。

airllm - 在单个4GB GPU上运行70B大模型，无需量化和蒸馏

AirLLMGithubLlama3.1大语言模型开源项目推理优化模型压缩

AirLLM优化了推理内存使用，使70B大模型能在单个4GB GPU上运行，无需量化、蒸馏或剪枝。同时，8GB显存可运行405B的Llama3.1。支持多种模型压缩方式，推理速度可提升至3倍。兼容多种大模型，提供详细配置和案例，支持在MacOS上运行。

exllama - 为现代GPU优化的快速内存高效Llama实现

AI模型CUDAExLlamaGPU加速Github开源项目深度学习

ExLlama是一个基于Python/C++/CUDA的独立实现,针对4位GPTQ权重进行了优化,旨在提高现代GPU上的运行速度和内存效率。该项目支持NVIDIA 30系列及更新的GPU,可处理Llama、Koala和WizardLM等多种大型语言模型。ExLlama具备基准测试、聊天机器人示例和Web界面等功能,同时支持Docker部署。尽管仍在开发中,项目已展现出卓越的性能和效率。

项目侧边栏1

项目侧边栏2

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