dolphin-2.2.1-mistral-7B-GGUF

支持多平台GPU加速的量化格式，用于大语言模型的创新解决方案

Huggingface 模型文件硬件加速 Dolphin 2.2.1 Mistral 7B 量化开源项目模型 Github Python库

Dolphin 2.2.1 Mistral 7B采用GGUF量化格式，这一创新方案取代了已弃用的GGML。借助Massed Compute的硬件，该模型可实现高效的GPU加速和优质存储，并兼容多个web UI和专业工具，如llama.cpp和LM Studio，以满足多平台的深度学习需求。

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Mistral-7B-Instruct-v0.2-llamafile - 高效多功能的开源语言模型

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CapybaraHermes-2.5-Mistral-7B-GGUF - 模型定量化文件与跨平台支持

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Mistral-7B-Instruct-v0.1-GPTQ - Mistral-7B-Instruct量化模型多种精度选项

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Mistral-7B-Instruct-v0.1模型的GPTQ量化版本提供4位和8位精度等多种参数选项。量化后的模型体积显著减小,性能基本不变,适合消费级GPU推理。支持通过ExLlama或Transformers加载,可用于高效文本生成。用户可根据硬件和需求选择合适版本。

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

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Llama-3.2-1B-Instruct-Q8_0-GGUF - 高性能指令型大语言模型的GGUF格式版本

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Llama-3.2-1B-Instruct模型的GGUF格式版本专为高效推理而设计。该版本保留了原始模型的指令遵循能力,同时优化了推理速度和内存使用。通过llama.cpp,用户可在多种硬件上部署此模型,实现快速、资源友好的本地AI推理。这款1B参数的轻量级模型适用于个人电脑和边缘设备,为广泛应用场景提供了便利的AI解决方案。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF - 深度学习模型的多规格量化版本适配不同硬件和性能要求

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本项目为Qwen2.5-Coder-7B-Instruct模型提供了从15GB到2.78GB的多种量化版本。采用llama.cpp最新技术，包括K-quants和I-quants两种量化方案，并针对ARM架构优化。用户可根据设备内存容量和性能需求选择适合版本。各版本保留原始模型核心功能，适用于多种部署场景。

Mistral-Nemo-Base-2407-bnb-4bit - 提高模型微调速度并优化内存占用

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CodeLlamaGPU加速GithubHuggingface开源项目文本生成格式转换模型模型量化

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。

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