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CodeQwen1.5-7B-GGUF

丰富的量化模型选择,多平台优化性能

通过llama.cpp工具实现多量化模型的生成,CodeQwen1.5系列提供不同文件大小和质量选项,适用于各种设备资源和性能需求。推荐选择高质量Q6_K和Q5_K_M格式,平衡性能与存储空间。该项目适合RAM和VRAM有限的用户,并支持多种格式在不同硬件平台上运行。新方法如I-quants提高性能输出,但与Vulcan不兼容,适用于Nvidia的cuBLAS和AMD的rocBLAS。丰富的特性矩阵便于深入比较选择。

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。
Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ - 高性能量化开源大模型 支持多语言及长文本处理的人工智能助手
GithubHuggingfaceQwen2.5transformers大语言模型开源项目模型自然语言处理量化模型
Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ是一款采用4位量化技术的大规模语言模型,具备29种语言处理能力。模型支持128K tokens的上下文理解和8K tokens的文本生成,搭载80层神经网络及64/8注意力头架构。该模型在代码生成、数学计算、结构化数据处理等方面展现出稳定性能,并可进行长文本处理和JSON格式输出。
Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Llama-3.2-3B-Instruct模型的多种量化优化版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3.2-3B大语言模型开源项目提示词格式模型量化
该项目提供Llama-3.2-3B-Instruct模型的11种量化版本,采用llama.cpp优化。量化精度从F16到Q4_K_S不等,文件大小介于6.43GB至1.93GB之间。Q6_K、Q5_K和Q4_K系列在性能与模型大小间取得平衡,适用多种场景。这些版本在保持模型质量的同时,有效减小文件体积并提升运行效率。
Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ - 支持128K长文本的多语言量化大模型
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言处理大语言模型开源项目模型量化模型
Qwen2.5-32B指令微调模型经AWQ量化后参数量达32.5B,显著增强了编程和数学计算能力。模型支持29种语言交互,可处理128K tokens长文本,具备结构化数据理解和JSON生成等核心功能。基于transformers架构开发,通过量化技术实现高效部署,适用于大规模AI应用场景。
Qwen2-1.5B-Instruct-GGUF - Qwen2提供出色的多语言支持与兼容性
GithubHuggingfaceQwen2Transformer架构多语言能力大语言模型开源项目指令调优模型
Qwen2系列涵盖基础及指令微调语言模型,参数规模从0.5亿到72亿,具有优秀的多语言、编码及推理能力。1.5B版本展示了卓越的语言理解与生成能力,可媲美专有模型。本地可通过llama.cpp运行,并兼容OpenAI API以简便方式访问。多种模式与量化选项,适应不同需求与应用场景。
EVA-Qwen2.5-14B-v0.1-GGUF - 多格式量化模型文件下载,便捷获取高性能AI模型
EVA-Qwen2.5-14B-v0.1GithubHugging FaceHuggingface开源项目权重矩阵模型语料库量化方法
EVA-Qwen2.5-14B-v0.1-GGUF提供多种量化模型文件支持AI模型部署,涵盖Q2_K至Q8_0格式。通过Hugging Face和nethype GmbH的资源,项目提供了性能优异的模型文件。详细使用方法请参考项目链接中的文档,FAQ部分提供了常见问题的解答。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ - AWQ量化7B参数代码模型支持128K长文本处理
AWQ量化GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder人工智能代码生成大语言模型开源项目模型
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ是一个AWQ量化的4比特指令微调模型,具有7B参数。该模型在代码生成、推理和修复方面表现出色,支持处理长达128K tokens的上下文。它采用28层、28个注意力头的因果语言模型架构,并应用RoPE、SwiGLU等技术。这一模型在提升编码能力的同时,保持了数学和通用领域的性能,为代码智能助手等应用提供了坚实基础。
Yi-1.5-34B-Chat-GGUF - 多种量化选项助力Yi-1.5-34B-Chat模型优化
GithubHuggingfaceYi-1.5-34B-Chat下载开源项目文件选择模型系统要求量化
本文介绍了Yi-1.5-34B-Chat模型的多种量化方法,通过llama.cpp的imatrix选项,为不同需求提供多种文件版本和质量等级。用户可依据硬件条件选择合适的量化文件,满足RAM与VRAM的需求。文中附有使用指导和性能比较图表链接,帮助用户在性能和文件大小间权衡。此外,还说明了I-quant和K-quant的区别及应用场景,便于用户在不同硬件环境中高效应用该文本生成模型。
Qwen2.5-7B-bnb-4bit - 采用4bit量化技术加速Qwen2.5-7B模型并降低70%内存占用
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth大语言模型开源项目模型模型微调深度学习
基于Qwen2.5-7B的量化优化版本,通过4bit量化技术将内存占用降低70%。模型拥有76亿参数,具备128K上下文长度和29种语言处理能力,支持编码、数学运算和长文本生成等功能。该版本在保持原有性能的同时实现轻量化部署,可用于后续的模型微调与定制开发。
Qwen2.5-32B-AGI-Q6_K-GGUF - 通量计算优化的高性能大语言模型本地部署
GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5llama.cpp大型语言模型开源项目模型模型转换
该项目提供了GGUF格式转换的Qwen2.5-32B-AGI模型,支持通过llama.cpp实现本地高效部署和推理。模型采用Q6_K量化方案,在维持性能的同时显著减少资源消耗。项目支持通过brew快速安装llama.cpp或源码编译部署,并提供命令行界面和服务器模式两种运行选项,为本地化大模型应用提供灵活解决方案。
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