Vikhr-Llama-3.2-1B-instruct-GGUF

俄语高效指令模型，适用于低性能或移动设备

Github 开源项目高效性俄罗斯语数据集模型 Huggingface 文本生成移动设备 Vikhr-Gemma-2B-instruct

此指令模型基于Llama-3.2-1B-Instruct，使用GrandMaster-PRO-MAX俄语数据集训练，能效比基础模型提升5倍，支持低性能或移动设备部署。支持在少量计算资源下实现强大的文本生成功能。生成温度建议为0.3。在ru_arena_general中表现优异，适合精确高效的文本生成需求。由Vikhr团队的知名作者开发，致力于推动开源大型语言模型的创新。

Huggingface

介绍相关项目

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Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Meta Llama-3.2-3B模型的GGUF文件和高效微调工具

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本项目提供Meta Llama-3.2-3B语言模型的GGUF格式文件，支持2至16位量化。集成的Unsloth工具可大幅提升Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等模型的微调效率，速度提升2-5倍，内存减少70%。项目支持在Google Colab上使用Tesla T4 GPU免费微调模型，并可将结果导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face平台。

saiga_mistral_7b_gguf - 模型下载安装与使用指南

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该项目提供与Llama.cpp兼容的7B模型下载和指导，用户可以通过下载model-q4_K.gguf文件和使用interact_mistral_llamacpp.py脚本来运行模型。项目支持多个量化模型，最低系统要求为10GB RAM，以支持q8_0高阶量化模型进行高效运行。详细的安装和使用步骤帮助用户快速启用模型，简化文本生成任务。

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Llama-3.2-1B-Instruct是Meta开发的新一代多语言大规模语言模型。该模型支持8种语言，包括英语、德语和法语等，有1B和3B两种参数规模。模型采用优化的Transformer架构，使用高达9T的token训练，支持128k上下文长度。它在行业基准测试中表现优异，特别擅长对话、知识检索和摘要任务。Llama-3.2-1B-Instruct适用于构建智能助手、写作辅助等多种商业和研究应用。

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Llama-3.2-3B-Instruct Q4_K_M-GGUF模型经过llama.cpp转换为GGUF格式，支持多语言生成，适合用于AI研究与开发。用户可以通过简单的安装步骤在Mac和Linux系统上部署该模型，并通过命令行界面或服务器进行推断。此模型具备高效的文本生成能力，是进行AI开发和优化的有效工具。

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

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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。

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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该项目开发了一种高效方法，大幅提升Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等大型语言模型的微调效率。通过提供多个免费的Google Colab笔记本，项目使各类用户都能便捷地微调Llama-3 8B、Gemma 7B和Mistral 7B等模型。这些笔记本界面友好，适合各层次用户使用。采用此方法可将微调速度提升2-5倍，同时将内存使用降低最多70%，显著优化了资源利用。

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Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 - Meta开发的多语言大规模语言模型，支持对话和文本生成

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Llama-3.1-405B-Instruct-FP8是Meta公司开发的多语言大规模语言模型。该模型支持8种语言的文本输入输出，具有128K的上下文长度，采用优化的Transformer架构。模型在多语言对话和文本生成任务中表现优异，适用于助手式聊天和自然语言处理等领域。Meta为该模型提供了商业许可证，允许在遵守使用政策的前提下应用于商业和研究用途。

项目侧边栏1

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