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emeltal-collection

Emeltal开源模型仓库集成多款GGUF格式AI模型

emeltal-collection是一个GGUF格式AI模型仓库,集成了Dolphin、DeepSeek Coder等多个开源模型。模型参数规模从1.1B到72B不等,涵盖代码生成和对话等功能。该仓库旨在确保Emeltal项目所需模型的长期可用性,所有模型使用需遵循原始许可协议。

BioMistral-7B-GGUF - 精准医学文本生成的多位量化模型
BioMistral-7B-GGUFGPU加速GithubHuggingfacePyTorch开源项目模型模型下载量化方法
BioMistral-7B-GGUF项目提供支持2至8位量化的GGUF格式模型文件,专为生成多语言的医学和生物文本而设计。由BioMistral创建,该模型兼容多种客户端和库,如llama.cpp,支持GPU加速。其兼容Autotrain和endpoints,可集成至LangChain环境。用户能借助如llama-cpp-python的工具实现快速下载和部署,旨在提升文本生成任务的性能,为高级对话和叙事应用提供支持。
MiniCPM3-4B-GGUF - MiniCPM3-4B GGUF版本的多语言模型下载
GGUFGitHubGithubHuggingfaceMiniCPM3-4B开源项目模型模型压缩
MiniCPM3-4B的GGUF版本提供minicpm3-4b-fp16.gguf和minicpm3-4b-q4_k_m.gguf两种模型,支持英语和简体中文。GitHub仓库提供更多的使用信息,便于多语言自然语言处理的开发和应用。
guanaco-33B-GGUF - Guanaco 33B模型的高效量化格式,支持多平台部署
GPU加速GithubGuanaco 33BHuggingfaceTim Dettmers开源项目模型模型格式量化
该项目提供的GGUF格式量化模型文件针对Guanaco 33B进行了优化,适用于多种平台,包括llama.cpp和text-generation-webui。作为GGML的替代格式,GGUF引入了改良的量化方法,支持2到8位的量化,满足各种硬件资源需求。其优势在于提高AI推理性能与效率,并支持GPU加速,适合对AI生成及推理质量有较高要求的应用场景。
WizardLM-13B-V1.2-GGUF - 引入GGUF格式,实现增强的Token化和特殊Token支持
GithubHuggingfaceWizardLM人工智能兼容性开源项目模型量化
WizardLM-13B-V1.2-GGUF采用llama.cpp团队发布的创新GGUF格式,替代传统的GGML。相比之下,GGUF在Token化和特殊Token支持方面更具优势,同时能够处理元数据,具有良好的扩展性。该模型兼容多种客户端和库,支持GPU加速,适合于多平台应用,提供高效推理。在量化参数选择上,该模型支持2至8位的CPU+GPU推理,以实现性能与质量的平衡。
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-3.2-1B-Instruct-Q8_0-GGUF - 高性能指令型大语言模型的GGUF格式版本
GGUF格式GithubHuggingfaceLlama 3.2Metallama.cpp大语言模型开源项目模型
Llama-3.2-1B-Instruct模型的GGUF格式版本专为高效推理而设计。该版本保留了原始模型的指令遵循能力,同时优化了推理速度和内存使用。通过llama.cpp,用户可在多种硬件上部署此模型,实现快速、资源友好的本地AI推理。这款1B参数的轻量级模型适用于个人电脑和边缘设备,为广泛应用场景提供了便利的AI解决方案。
codegemma-1.1-7b-it-GGUF - 文本生成的多样化量化模型选择
GithubHugging FaceHuggingfacetransformers开源项目文本生成模型模型下载量化
项目使用llama.cpp进行模型量化,提供多种模型版本以优化文本生成性能。用户可以依据硬件配置选择合适的模型版本,推荐选用Q6_K等高质量量化格式。多样化的模型版本在内存占用和性能表现之间提供灵活选择,适用于多种硬件平台。I-quant模型在较低量化级别上表现优异,适合需要高效运行的场景。
Replete-LLM-V2.5-Qwen-32b-GGUF - 量化模型文件下载指南,通过选择适合的文件优化性能
GithubHuggingfaceReplete-LLM-V2.5-Qwen-32b嵌入输出权重开源项目文本生成模型视觉处理量化
该项目使用llama.cpp工具进行模型量化,提供多种Replete-LLM-V2.5-Qwen-32b模型文件下载选项。每种文件类型均说明其特性,如高质量和性能等,并适应不同硬件环境,以帮助用户根据需求优化模型质量或速度。文件适用于多种RAM和VRAM配置,便于在不同系统中实现优异性能。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - Llama 3.1多语言指令模型的量化版本
GGUFGithubHuggingfaceMeta-Llamallama.cpp人工智能开源项目模型量化
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF是Llama 3.1模型的量化版本,使用llama.cpp技术实现。该项目提供多种精度的模型文件,从32GB的全精度到4GB的低精度,适应不同硬件需求。模型支持英语、德语、法语等多语言指令任务,可用于对话和问答。用户可选择合适的量化版本,在保持性能的同时优化资源使用。
Noromaid-13B-v0.3-GGUF - 高效本地部署的大规模语言模型GGUF量化版本,支持多种精度选项
AI推理GGUFGithubHuggingfaceNoromaidllama.cpp开源项目模型模型量化
Noromaid-13B模型的GGUF量化版本提供2-8位精度选项,支持CPU和GPU部署。模型采用Alpaca提示模板,与llama.cpp等框架兼容。文件大小范围为5.43GB至13.83GB,Q4_K_M版本可实现性能与质量的平衡。模型基于cc-by-nc-4.0和Meta Llama 2许可发布。
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