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meditron-7B-AWQ

通过低比特量化方法优化变换器模型性能

医疗Github开源项目量化开源HuggingfaceMeditron 7B推理模型

此项目提供EPFL LLM团队的Meditron 7B模型的AWQ量化文件，采用高效的4位低比特量化方法，在提升变换器推理速度的同时保证质量。兼容多种平台和工具，如Text Generation Webui、vLLM、Hugging Face Text Generation Inference及Transformers。

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介绍相关项目
Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit - Mistral-7B指令模型的4位量化版本 保持高准确率
GPTQGithubHuggingfaceMistral-7B-InstructvLLM开源项目模型自然语言处理量化模型
Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit是Mistral-7B指令模型的4位量化版本。通过GPTQ技术，该模型在大幅缩小体积的同时，保持了原模型99.75%的准确率。在多项基准测试中，该模型平均准确率达65.05%。它兼容vLLM优化推理，可作为高效的自然语言处理服务器部署。
llama-3-cat-8b-instruct-v1-GGUF - 文本生成模型的量化选择
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此项目通过llama.cpp进行模型量化，以满足多样化的硬件限制需求。量化文件选择从Q8_0到IQ1_S不等，推荐使用Q6_K和Q5_K_M文件。使用huggingface-cli可方便下载所需文件。I-quant和K-quant适应不同硬件，特别在低于Q4时，I-quant表现出色。支持CPU和Apple Metal，需注意性能平衡。
Llama-2-7B-GPTQ - Llama 2 7B的GPTQ量化版本 支持多种参数选项
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该项目提供Meta Llama 2 7B模型的GPTQ量化版本,包含4位精度、多种组大小和Act Order等参数选项。模型文件兼容AutoGPTQ、ExLlama等框架,适用于GPU推理。项目提供了在text-generation-webui使用的说明,以及Python代码调用示例。这些量化版本在保持性能的同时降低显存占用,便于更多用户部署使用Llama 2模型。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-FP8 - FP8量化技术在模型优化与部署中的应用
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Mistral-Nemo-Instruct-2407-FP8通过FP8量化技术提升了模型的内存和体积效率，主要用于商业和研究。该模型适用于英语聊天助手，利用参数位数的减少节省约50%的资源。结合vLLM>=0.5.0的高效推理环境，优化部署性能。量化由AutoFP8完成，Neural Magic计划转向支持更多方案的llm-compressor。尽管量化后某些评测得分略有下降，但保持的性能恢复率使其成为资源效率化的优选方案。
Qwen2-7B-Instruct-GGUF - 高效量化AI模型 多平台支持 便捷本地部署
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Qwen2-7B-Instruct-GGUF是Qwen2-7B-Instruct模型的GGUF格式量化版本。该模型支持2至8比特量化，可在llama.cpp、LM Studio等多个平台上本地部署。GGUF格式具有高效性能和广泛兼容性，便于在个人设备上进行AI文本生成。该项目为用户提供了多种比特率的量化选项，以适应不同的硬件环境和性能需求。
Mistral-7B-OpenOrca-GPTQ - Mistral语言模型的GPTQ量化优化实现
GPTQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B开源项目模型模型部署深度学习自然语言处理
本项目对Mistral-7B-OpenOrca模型进行GPTQ量化处理,提供4位和8位精度、多种分组大小的量化版本。通过优化存储和计算方式,在保持模型性能的同时大幅降低显存占用。项目支持text-generation-webui、Python等多种调用方式,并提供完整的使用文档。
gemma-2-9b-it-abliterated-GGUF - 文本生成性能优化的多种量化方法
ARM芯片GithubHuggingfacegemma-2-9b-it-abliterated嵌入/输出权重开源项目文本生成模型量化
该项目使用llama.cpp进行gemma-2-9b-it-abliterated模型的多种量化实现，能够适应不同的内存和硬件需求。用户可根据设备的RAM和GPU VRAM选择适合的模型文件大小。项目支持多种量化格式，如Q5_K_M和IQ3_M等，以满足不同的性能需求。通过huggingface-cli，用户可以轻松下载特定量化模型，并实现高效推理。建议在LM Studio中运行，并分享使用体验，以帮助优化模型质量和性能。
Ministral-8B-Instruct-2410-GGUF - 多语言开源大模型的精简量化版本
GithubHuggingfaceMistralllama.cpp大型语言模型开源项目推理模型量化
本项目提供Mistral AI的Ministral-8B-Instruct-2410模型的多种量化版本。使用llama.cpp进行量化,包含从16GB的F16全精度版本到4.45GB的IQ4_XS版本,适合不同硬件和性能需求。量化模型采用imatrix选项和特定数据集生成,可在LM Studio运行。项目详细介绍了各版本的文件大小、特点及模型提示格式,方便用户选择合适的版本。
Tiger-Gemma-9B-v1-GGUF - 通过多种量化方法优化Tiger-Gemma-9B模型的文本生成
GithubHuggingfaceTiger-Gemma-9B-v1开源项目性能比较模型模型下载量化高质量
Tiger-Gemma-9B-v1项目应用llamacpp imatrix方法进行量化，提供多种量化文件选项以适应不同的系统内存和速度需求。使用详细的下载指南可帮助用户根据其硬件配置选择合适的量化文件，如推荐的Q6_K_L和Q5_K_L，以优化文本生成质量。该模型支持VRAM和系统RAM优化，并兼容Nvidia cuBLAS和AMD rocBLAS。
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本项目提供了Qwen2-7B-Multilingual-RP模型的多种GGUF量化版本，文件大小从2.46GB到9.12GB不等。使用llama.cpp的imatrix技术，涵盖Q8至Q2多个精度级别，包括传统K-quants和新型I-quants方案。用户可根据设备性能选择适合的版本，支持在CPU、GPU等环境下进行英语、韩语、日语、中文和西班牙语的多语言处理。
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