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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

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。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic - 多语种量化优化模型,显著降低内存占用
GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic多语言支持开源项目文本生成模型模型优化量化
通过将权重和激活量化为FP8格式,该项目优化了Llama-3.1-Nemotron模型,显著降低了GPU内存与磁盘的占用。模型适用于商业与研究,支持多语言开发和会话助手的构建。利用vLLM,可以实现高效部署并具有OpenAI兼容性。Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic在诸多测试中表现优良,在Arena-Hard评估中达99.41%的恢复率。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2模型的多精度量化版本
GithubHuggingfaceLlama人工智能开源开源项目模型语言模型量化
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF是Llama 3.2模型的量化版本,使用llama.cpp和imatrix方法进行处理。该项目提供从f16到Q3_K_XL多种精度选项,文件大小在0.80GB至2.48GB之间。这些模型支持多语言处理,适合在资源受限的设备上运行,用户可根据需求选择合适版本以平衡性能和资源占用。
gemma-2-2b-it-GGUF - Gemma 2B-it模型的多种量化版本及使用指南
GGUFGemmaGithubHuggingfaceLLMhuggingface开源项目模型量化模型
本项目提供Google Gemma 2B-it模型的11种量化版本,使用llama.cpp处理。量化级别从F32到IQ3_M,文件大小1.39GB至10.46GB。详细介绍各版本特点、使用场景和选择建议,并提供下载方法、提示词格式等说明。适合不同硬件配置的轻量级Gemma模型部署需求。
OpenHermes-2.5-Mistral-7B-GGUF - 高效推理的新型模型文件格式
GithubHuggingfaceOpenHermes-2.5-Mistral-7B下载指南开源项目模型模型兼容性量化量化方法
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。
Mistral-7B-Claude-Chat-GGUF - 高性能AI语言模型优化版,超强本地对话能力
AI模型GGUFGithubHuggingfaceMistral-7Bllama.cpp开源项目模型量化
Mistral-7B-Claude-Chat模型GGUF版提供多种量化文件(2-8位),支持CPU和GPU推理。采用Vicuna提示模板,适合聊天场景。兼容llama.cpp等多种工具,附详细使用说明。此优化版本旨在本地环境中实现高效AI对话。
gemma-2-9b-it-GGUF - AI语言模型量化版本满足多种硬件需求
GPU内存优化GithubHuggingfacegemma-2-9b-it开源项目文件格式转换机器学习模型模型量化
本项目提供Google Gemma 2 9B模型的多种量化版本,涵盖从高质量Q8_0到轻量级IQ2_M。详细介绍了各版本特点、文件大小和推荐用途,并附有下载使用指南。这些优化版本在保持性能的同时大幅减小体积,适配不同硬件和内存需求,使模型能在更多设备上运行。
mini-magnum-12b-v1.1-iMat-GGUF - 基于mini-magnum的量化优化大语言模型
GGUFGithubHuggingfacellama.cppmini-magnum-12b大语言模型开源项目模型量化
mini-magnum-12b-v1.1模型的量化优化版本,采用iMatrix技术和fp16 GGUF进行量化处理。经验证可在llama.cpp、text-generation-web-ui等主流平台稳定运行,支持Flash Attention加速,并提供多种优化配置方案。项目包含详细的性能对比数据和部署指南,方便开发者快速上手使用。
guanaco-33B-GGUF - Guanaco 33B模型的高效量化格式,支持多平台部署
GPU加速GithubGuanaco 33BHuggingfaceTim Dettmers开源项目模型模型格式量化
该项目提供的GGUF格式量化模型文件针对Guanaco 33B进行了优化,适用于多种平台,包括llama.cpp和text-generation-webui。作为GGML的替代格式,GGUF引入了改良的量化方法,支持2到8位的量化,满足各种硬件资源需求。其优势在于提高AI推理性能与效率,并支持GPU加速,适合对AI生成及推理质量有较高要求的应用场景。
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-GGUF - Mixtral-8x7B多语言模型的GGUF量化版本
AI模型GGUFGithubHuggingfaceMistral AIMixtral 8X7B开源项目模型量化
本项目提供Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型的GGUF量化版本。GGUF格式支持CPU和GPU高效推理,项目包含2至8比特多种量化等级文件。模型支持英、法、意、德、西等语言,适用多种NLP任务。用户可通过llama.cpp等工具便捷运行这些模型。
Mixtral-8x7B-v0.1-GGUF - Mixtral模型的多平台兼容量化文件
GithubHuggingfaceMistral AIMixtral 8X7B开源项目推理模型模型格式量化
Mixtral GGUF模型文件采用新量化格式,支持2至8位模型,适用于多平台的CPU和GPU推理。文件兼容llama.cpp、KoboldCpp和LM Studio等平台。由Mistral AI创建,Apache-2.0协议许可,支持多语言,高效推理。
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