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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。

c4ai-command-r-08-2024-GGUF - c4ai-command-r-08-2024模型的量化方法解析
CohereGithubHugging FaceHuggingfaceLlamacpp开源项目模型模型下载量化
该项目利用llama.cpp工具对c4ai-command-r-08-2024模型进行量化,提供多种文件选择以满足不同计算需求。用户可参考下载和使用指南,根据GPU和RAM容量选择合适的量化格式,以优化性能。项目还提供性能图表和I-quant与K-quant选择建议,旨在帮助用户进行有效配置。这些量化文件适合在LM Studio中运行,强调高效推理和广泛适用性。
Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int8 - Qwen2.5模型实现多语言支持与优化长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大模型开源项目指令微调模型量化模型
Qwen2.5模型具备多语言支持和改良的长文本处理能力,增强了编程、数学及指令执行的表现。其GPTQ-8位量化模型支持最长128K上下文与最高生成8192个令牌,提供因果语言模型架构,适合多领域应用。支持29种语言,包括中文、英语和法语,为开发者提供多样化的功能。
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3-GGUF - 探讨Gemma-2-9B模型量化版本的性能与存储选择
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3GithubHuggingface下载指南开源项目数据集模型量化高性能
该项目利用llama.cpp进行量化,推出多种Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3模型版本以适应不同的内存及性能需求。用户可按RAM和VRAM状况选择合适的量化格式,如高质量的Q6_K_L或经济型IQ2_M。量化文件大小介于4GB至37GB之间,且可通过Huggingface下载。根据VRAM选择合适模型尺寸,有助于优化运行速度,并提供多样化选项以满足不同性能与存储需求。
Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF - 开源大语言模型GGUF量化版支持多语言和128K长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型深度学习
Qwen2.5-7B指令模型GGUF量化版是Qwen2.5系列的一部分,采用transformers架构,拥有7.61B参数。该模型支持29种语言,可处理128K文本上下文,并提供q2至q8多种量化精度选项。相比前代,模型在知识储备、代码、数学能力、指令执行、长文本生成和结构化数据理解等方面均有显著提升。
Qwen1.5-32B-Chat-GGUF - 基于Transformer架构的多语言解码模型
GithubHuggingfaceQwen1.5多语言支持开源项目模型模型性能语言模型量化模型
Qwen1.5是基于Transformer的语言模型,在多个模型规模和多语言支持方面有显著提升。支持从0.5B到72B的不同模型规模,表现出色的人类偏好能力,所有模型都稳定支持32K上下文长度,无需额外信任远程代码。项目提供多种量化模型格式,并评估了Wiki数据集上的模型困惑度。改进的分词器增强了对多种自然语言和代码的支持。
Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF - 支持29种语言的多功能语言处理模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型生成长文本量化
Qwen2.5系列大幅提升了编码、数学和指令跟随能力,支持长上下文的多语言处理,覆盖29种语言。该模型以GGUF格式提供因果语言模型,支持预训练和后训练,非常适合灵活的对话设计。其指令调整能力强,能有效应对多样化的系统提示,尤其在生成结构化输出(如JSON)方面表现突出。模型具备0.49B参数,24层结构,支持多种量化方法。
Midnight-Miqu-70B-v1.5-i1-GGUF - Midnight-Miqu-70B-v1.5量化模型:优化AI实施的多样化策略
GithubHuggingfaceMidnight-Miqu-70B-v1.5变压器库合并工具开源项目模型模型使用量化
此项目提供Midnight-Miqu-70B-v1.5的多种GGUF量化文件,采用权重和imatrix量化,支持多种规格和类型如IQ1至IQ4及Q5、Q6,适应速度、质量和空间需求的平衡。用户可参考TheBloke的README获取操作指南,适合寻求优化AI模型效率的开发者,助力高效机器学习模型部署。
WhiteRabbitNeo-2.5-Qwen-2.5-Coder-7B-GGUF - 量化模型解析与应用指南
GithubHuggingfaceTransformer库WhiteRabbitNeo开源项目文本生成模型模型下载量化
WhiteRabbitNeo-2.5-Qwen-2.5-Coder-7B项目提供多样化的量化模型,适用于不同RAM与VRAM配置,支持高效文本生成。指南介绍各量化文件适用场景及下载与使用方式,覆盖多种硬件设置,包括ARM和Nvidia GPU,提供灵活且高效的解决方案。
Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5-72B模型4位量化版支持128K长文本及多语言处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长文本处理
Qwen2.5-72B指令微调模型通过GPTQ技术实现4位量化,降低了模型部署门槛。模型支持中英等29种语言,具有出色的代码开发和数学运算能力,可处理128K tokens长度的输入文本并生成8K tokens的输出。基于RoPE等技术的transformers架构使其在长文本理解、结构化数据处理等任务中表现稳定。
Qwen2.5-14B-Instruct-AWQ - Qwen2.5大模型,专注于提升编码、数学能力与多语种支持
GithubHuggingfaceQwen2.5-14B-Instruct代码生成多语言支持开源项目模型量子化长上下文支持
Qwen2.5是一款大语言模型,专注提升编码和数学能力,同时优化指令跟随、长文本生成和结构化数据理解。支持29种语言,如中文和英语。具备更强的系统提示适应性,适合角色扮演和条件设置。AWQ量化4-bit版本72B模型具备因果语言模型结构,支持131,072个token的上下文处理和8,192个token的文本生成,适合长文本处理及多语言应用。
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