phi-2-GGUF

以多平台兼容性著称的高效GGUF格式模型

Github 模型开源项目 Phi 2 GPU加速下载和运行量化方法模型兼容性 Huggingface

探讨2023年8月由llama.cpp团队引入的微软Phi 2项目GGUF格式。页面包含详细的使用指南和应用案例，适合文本生成和推理。Phi 2具备跨平台兼容性和多种量化选项，支持GPU加速，是自然语言处理的良好选择。

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Huggingface

介绍相关项目

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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。

gemma-2-2b-it-GGUF - Google Gemma模型的GGUF量化版本支持多种位宽

GGUFGithubHuggingface开源工具开源项目推理加速模型语言模型量化

本项目提供Google Gemma-2-2b-it模型的GGUF格式量化版本，支持2-bit至8-bit多种位宽。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式，取代了旧有的GGML。该项目与多种支持GGUF的工具兼容，如llama.cpp和LM Studio等，这些工具提供命令行界面、服务器和图形用户界面等多种使用方式，并支持GPU加速，实现了高效灵活的本地模型应用。

Wizard-Vicuna-30B-Uncensored-GGUF - 多平台兼容的高效AI模型格式

GGUFGithubHuggingfaceWizard Vicuna 30B Uncensored人工智能助手开源项目数据集模型量化模型

GGUF格式是llama.cpp团队于2023年8月推出的新模型格式，取代了不再支持的GGML。该项目提供多种量化方法及格式，以优化在llama.cpp、text-generation-webui等多平台上的使用。用户可以选择最合适的模型，通过支持GPU加速的客户端和库实现高效下载和使用。这些模型兼容多种第三方UI和库，有助于增强人工智能推理和应用开发的性能。

CodeLlama-13B-Instruct-GGUF - 探索GGUF在高效处理与兼容性上的独特优势

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CodeLlama 13B Instruct项目引入了由llama.cpp团队开发的GGUF格式，提供了比GGML更优的解决方案。在标记分词、特殊标记及元数据支持方面有所改进，并提供多种量化模型选项，从Python到Web UI的广泛兼容性及GPU加速支持，使其成为性能与便捷性的优秀结合。

Phi-3.5-mini-instruct-GGUF - 多语言轻量级模型，优化高效推理和准确性

GithubHuggingfacePhi 3.5 Mini开源项目数据优化模型模型训练自然语言处理量子化

Phi-3.5-mini是microsoft推出的多语言开放型模型，专注于高质量推理数据，支持128K上下文标记长度。经过监督微调、近端策略优化和直接偏好优化，该模型确保严格的指令遵循和安全性。采用多种量化方法（从Q2到Q8及f16），满足多样硬件需求，适用于广泛的自然语言处理和代码任务，由SanctumAI进行量化。

llama2_7b_chat_uncensored-GGUF - Llama2 7B Chat Uncensored的多样化推理兼容性

GithubHuggingfaceLlama2 7B Chat Uncensored下载兼容性开源项目模型量化

项目主要提供Llama2 7B Chat Uncensored模型的GGUF格式，这是由llama.cpp团队在2023年引入的格式，具备更强的分词能力和扩展功能。用户可利用该项目在CPU和GPU上进行推理，并支持多款兼容的第三方UI和库，如text-generation-webui和KoboldCpp等，这些支持GPU加速的接口使用户选择和使用不同模型版本更加便捷，优化推理效率以及减少质量损失。

Llama-2-7B-GGUF - Meta开源的大型语言模型GGUF量化格式版本

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Llama 2 7B GGUF是Meta开源语言模型的优化版本，采用llama.cpp团队开发的GGUF量化格式。该版本提供2-8比特多种量化选项，支持CPU和GPU推理，可满足不同场景的部署需求。项目包含模型下载、运行指南以及主流框架的集成方法，方便开发者快速上手使用。

MythoMax-L2-Kimiko-v2-13B-GGUF - 了解多种量化选项和GGUF格式特色

GGUFGPU加速GithubHuggingfaceMythoMax L2 Kimiko v2 13B开源项目格式兼容性模型模型量化

此项目提供MythoMax L2 Kimiko v2 13B模型在GGUF格式中的多种量化文件，优化了标记化及特殊标记支持。用户可选择适用于GPU和CPU推理的版本，并通过llama.cpp、text-generation-webui等多种客户端和库获得支持，兼具兼容性与灵活性，适合不同硬件平台的需求。

Mistral-7B-v0.1-GGUF - 多平台支持的GGUF格式模型文件，提升推理效率

GPU加速GithubHuggingfaceMistral 7B v0.1开源模型开源项目文本生成模型量化方法

Mistral AI发布的Mistral 7B v0.1模型以GGUF格式支持多种文本生成任务。此格式由llama.cpp团队开发，替代旧的GGML格式，兼容多平台和库，包括支持GPU加速的text-generation-webui、KoboldCpp和LM Studio等。项目提供多样的量化模型文件，适配不同推理需求，保证了启发式使用中的高效性能。用户可通过简单的下载及命令行操作获取模型，并支持Python等语言的集成，为文本生成任务提供了高性能的解决方案。

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

CapyBaraHermes 2.5 Mistral 7BGPU加速GithubHuggingface兼容性开源项目模型模型量化

项目提供了CapyBaraHermes 2.5 Mistral 7B的GGUF格式模型文件，这些文件使用Massed Compute硬件进行量化。GGUF作为GGML的替代格式，支持多种客户端和库，如llama.cpp、text-generation-webui和KoboldCpp。用户可以选择不同的定量化文件，以确保在不同平台上的最佳性能和兼容性。项目还附有详细的下载和使用指南，适合在Python等多种环境中实现模型应用。

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