AQLM

加性量化技术实现大型语言模型高效压缩

AQLM项目开发了一种名为加性量化的新技术，可将大型语言模型压缩至原规模的1/16左右，同时基本保持原始性能。该技术适用于LLaMA、Mistral和Mixtral等多种模型架构，并提供了预量化模型。项目包含PyTorch实现代码、使用教程和推理优化方案，为大规模语言模型的实际应用提供了新思路。

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介绍相关项目

Llama-2-7B-Chat-AWQ - 高效4位量化提升AI对话性能

GithubHuggingfaceLlama 2Meta低比特量化对话生成开源项目文本生成模型

AWQ是一种高效的4位量化方法，在多用户环境中的并发推理中表现出色。它通过降低模型计算需求，实现小型GPU的部署，从而节省成本。AWQ支持vLLM服务器，尽管总体吞吐量低于未量化模型，但在有限硬件环境中提高了推理效率，例如70B模型可在48GB显存的GPU上运行。AWQ适合如Llama 2 7B Chat的对话优化模型，为AI助手应用提供成本效益高的解决方案。

KVQuant - 提升长上下文推理效率的KV缓存量化方法

GithubKVQuantLLaMA-7B低精度量化大模型开源项目长上下文长度推断

KVQuant通过精确的低精度量化技术显著提升长上下文长度推理的效率。其创新包括每通道的RoPE前关键量化和非均匀量化，以应对不同LLM中缓存的KV值模式。KVQuant支持在单个A100-80GB GPU上进行LLaMA-7B模型的1M上下文长度推理，甚至在8-GPU系统上支持长达10M上下文长度，从而减少推理过程中KV缓存的内存瓶颈，并通过并行topK支持和注意力感知量化等多项改进提升推理性能。

Mistral-Nemo-Instruct-2407-FP8 - FP8量化技术在模型优化与部署中的应用

GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407-FP8开源项目模型模型优化评估部署量化

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。

aya-expanse-8b-GGUF - 提供多语言支持的文本生成模型量化解决方案

ARMCohereForAI/aya-expanse-8bGithubHuggingfacehuggingface-cli开源项目模型量化非商业使用

这个开源项目通过llama.cpp工具量化，支持多语言的文本生成，包含中文、英文、法文等。项目特别推荐Q6_K_L和Q5_K_L模型版本，适合低内存环境下使用并可在LM Studio中运行。项目遵循CC BY-NC 4.0许可协议，仅限非商业用途。

Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1-GGUF - AI模型量化方法提升硬件性能与资源效率

GithubHuggingfaceMistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1基于ARM的优化开源项目性能模型模型下载量化

通过llama.cpp进行量化优化，AI模型适用于各种RAM配置和资源受限环境。多种量化选项可供选择，从高质量到低资源占用，确保最佳性能表现。适用于ARM以及其他特定硬件，通过选择I-quant和K-quant格式实现速度与质量的平衡，优化AI推理性能。

aimet - 深度学习模型优化的量化与压缩工具

AIMETGithubPyTorch开源项目模型压缩模型量化深度学习

AI Model Efficiency Toolkit (AIMET) 提供先进的模型量化和压缩技术，专注于优化已训练的神经网络模型。其主要功能包括跨层均衡、偏差校正、自适应舍入和量化感知训练，显著提升模型运行性能，降低计算和内存要求，并保持任务精度。AIMET 兼容 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 模型，通过 AIMET Model Zoo 提供优化的8位推理神经网络模型。同时，AIMET 支持空间SVD和通道剪枝等压缩技术，并提供可视化工具检查模型量化和压缩效果。

MobileLLM - 轻量高效的移动设备语言模型

AI模型GithubMobileLLM开源项目深度学习神经网络语言模型

MobileLLM是一个针对移动设备优化的大型语言模型项目。该模型通过SwiGLU激活函数、深窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等技术，在亿级参数规模下实现了高性能。MobileLLM在零样本常识推理任务中表现出色，不仅在125M和350M参数规模上超越了现有最先进模型，还成功扩展至600M、1B和1.5B参数规模，展示了其在移动设备应用中的潜力。

Efficient-LLMs-Survey - 大语言模型效率优化技术综述

Github大语言模型开源项目模型压缩量化高效推理高效训练

本项目系统性地综述了大语言模型效率优化研究，包括模型压缩、高效预训练、微调和推理等方面。从模型、数据和框架三个维度对相关技术进行分类，全面梳理了该领域的最新进展，为研究人员和从业者提供了有价值的参考资料。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Llama 3.2多语言模型的高效量化部署方案

GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言开源项目机器学习模型语言模型量化模型

Llama 3.2系列多语言模型的GGUF量化版本，针对对话、检索和摘要任务进行优化。通过多种量化方案实现4.66GB至9.38GB的灵活内存占用，适合在资源受限环境部署。该模型在主流行业基准测试中展现了良好性能。

Mistral-Nemo-Instruct-2407-gptq-4bit - 采用GPTQ技术的4位量化语言模型

GPTQModelGithubHuggingface低位量化开源项目模型模型压缩神经网络优化量化模型

Mistral-Nemo-Instruct-2407-gptq-4bit是一个使用GPTQModel进行4位量化的语言模型。该模型采用128组大小和真实顺序等技术，在维持性能的同时大幅缩减模型体积。这种量化方法提高了模型的部署效率，适用于计算资源有限的场景。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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