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

glm-4-9b-chat-1m-GGUF - 基于GLM-4的轻量级中文对话模型量化版本

GGUFGLM-4GPU优化GithubHuggingface大语言模型开源项目模型模型量化

该项目基于GLM-4-9b-chat-1m模型开发,通过llama.cpp实现多种精度的模型量化。从18GB的F16版本到4GB的IQ2版本,提供了丰富的量化选项。项目中包含详细的性能对比和部署建议,方便开发者根据硬件条件选择合适的量化版本进行本地化部署。

LoftQ - 大型语言模型低资源量化微调新方法

GithubLoRALoftQ大语言模型开源项目微调量化

LoftQ是一种为大型语言模型设计的量化微调方法。它通过寻找最佳的量化LoRA初始化,实现有限GPU资源下的高效模型微调。LoftQ支持LLAMA、Falcon、Mistral等主流模型,提供相关工具和示例代码。在WikiText-2和GSM8K等任务上,LoftQ展现出优秀性能,为低资源环境中的LLM应用开发创造了新可能。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama视觉语言模型FP8量化版支持多语言部署

GithubHuggingfaceLlama-3.2vLLM人工智能开源项目模型视觉识别量化压缩

基于Meta-Llama-3.2架构的视觉语言模型，通过FP8动态量化技术实现模型压缩，在保持原有性能的同时将显存需求降低50%。模型支持图文输入和多语言输出，可通过vLLM实现快速部署，提供OpenAI兼容接口，适合商业场景应用。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-quantized.w8a8 - 经INT8量化优化的Llama-3指令模型实现内存节省和性能提升

AI助手GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM开源项目模型模型量化语言模型评估

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型通过INT8量化优化后，GPU内存占用减少50%，计算性能提升两倍。模型保持多语言处理能力，在Arena-Hard、OpenLLM、HumanEval等基准测试中性能恢复率达98%以上。支持vLLM后端部署及OpenAI兼容API。

TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3-AWQ - 高效量化方法助力多用户场景下的快速推理

GithubHuggingfaceTinyLlama低比特量化多用户服务器开源项目推理效率模型

该项目采用AWQ低位量化方法，提高了多用户服务器场景下的Transformers推理速度和效率。相比GPTQ，AWQ在减少部署成本的同时，能够使用更小的GPU进行推理。TinyLlama模型支持4-bit量化，并兼容vLLM与Huggingface TGI插件，高效应对高并发需求。在Zhang Peiyuan的开发下，该模型适合计算和内存资源有限的开源项目部署。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16 - 基于LLaMA 3.1的INT4量化指令模型

GithubHuggingfaceMeta-LlamavLLM多语言支持开源项目模型评估基准量化模型

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的INT4量化版本，将模型参数从16bit压缩至4bit，有效降低75%的存储和显存占用。模型在Arena-Hard、OpenLLM、HumanEval等基准测试中表现稳定，量化后性能恢复率保持在93%-99%之间。通过vLLM后端部署，支持8种语言处理，适合商业及研究领域应用。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-awq-4bit - 高效4位量化的大型指令模型适用GPU推理

AutoAWQGPUGithubHuggingfaceLlama 3.1开源项目模型自然语言处理量化

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的4位量化版本，采用AutoAWQ技术实现。This Kaitchup开发的这一版本旨在提高GPU推理效率，在保持原始性能的同时显著降低内存占用。适合在资源受限环境中运行，项目页面提供了量化过程、评估结果及使用方法的详细信息。

Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - Mistral-Nemo模型在多语言文本生成中的量化应用

GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407内存需求开源项目性能优化模型模型下载量化

Mistral-Nemo-Instruct-2407项目通过llama.cpp进行了高效的量化处理，优化了模型性能和文件大小。该模型适用于多种RAM和VRAM配置，提供不同量化格式以满足各种需求，尤其推荐使用Q6_K_L和Q5_K_L格式。这些量化后的模型可在LM Studio中执行，适合高质量文本生成任务。

LLMLingua - 提示词压缩技术助力大语言模型效率提升

GithubLLMLingua大语言模型开源项目推理加速提示词压缩长文本处理

LLMLingua系列是一套创新的提示词压缩工具，可将提示词压缩至原长度的5%，同时保持大语言模型性能。通过小型语言模型识别并移除非必要标记，该技术有效解决长文本处理和上下文遗忘等问题，大幅降低API使用成本并提高推理效率。LLMLingua系列包含三个版本，适用于检索增强生成、在线会议和代码处理等多种场景。

llama-3-8b-Instruct - 开源大模型训练工具实现显著提速与内存优化

GithubHuggingfaceLlama-3内存优化开源项目性能优化模型模型微调深度学习

基于4bit量化技术的开源大语言模型训练工具，为Mistral、Gemma、Llama等主流模型提供优化方案。项目通过技术创新实现训练速度提升2-5倍，内存占用降低70%。支持GGUF格式导出和Hugging Face部署，提供多个免费Colab训练环境，降低了模型训练的硬件门槛。

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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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