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Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B-GGUF

Llama-3.1量化模型实现优化文本生成

Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B使用llama.cpp进行量化,以优化文本生成功能。项目提供多种量化方案,如Q6_K_L和Q5_K_L,适应不同内存条件,特别推荐Q6_K_L用于嵌入及输出权重以获取优异表现。用户可以使用huggingface-cli快捷下载所需文件,并通过Q4_0_X_X对ARM芯片进行性能优化。此项目提供详细决策指南,帮助选择合适的量化版本。

llama-models - Meta推出的开放大型语言模型Llama
GithubLlama人工智能大语言模型开源开源项目自然语言处理
llama-models是Meta开发的开放大型语言模型项目,为AI开发者、研究人员和企业提供易用的工具。项目包含Llama 2、Llama 3和Llama 3.1等多个版本,支持不同模型规模和上下文长度。llama-models注重开放性、生态系统支持和安全性,为AI创新与负责任发展奠定基础。
codellama - 基于Llama 2的多功能代码生成模型
AI编程Code LlamaGithub代码生成大语言模型开源模型开源项目
Code Llama是基于Llama 2开发的代码语言模型系列,提供多种功能变体。这些模型支持代码补全、处理大规模输入和零样本指令跟随。项目包含基础模型、Python专用模型和指令跟随模型,参数规模从7B到34B不等。经过16k令牌序列训练,模型在处理长达100k令牌的输入时表现优异。Code Llama为开发者提供了适用于多种编程任务的代码生成工具。
Llama-Chinese - Llama大模型中文社区
GithubLlama3Llama中文社区中文预训练模型开源项目模型微调社区活动
Llama中文社区致力于提供最先进的Llama中文模型优化技术,透过持续更新的Llama2和Llama3模型,支持更精准的中文处理。社区集结全球开发者与研究者,通过丰富的在线活动、专业讲座和技术交流,共同推动中文自然语言处理技术的创新与进步。Llama中文模型在技术进步和中文自然语言处理创新方面的影响。
distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能
Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目
通过分布式计算技术,分散大型语言模型(LLMs)的工作负载到多个设备上,即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态,用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群,实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构,提供简便的设置和操作方法,用户可以在本地运行大规模语言模型。
llama.onnx - LLaMa和RWKV模型的ONNX实现及独立演示,支持多设备部署
GithubLLaMaRWKVonnx模型开源项目推理量化
此项目提供LLaMa-7B和RWKV-400M的ONNX模型与独立演示,无需torch或transformers,适用于2GB内存设备。项目包括内存池支持、温度与topk logits调整,并提供导出混合精度和TVM转换的详细步骤,适用于嵌入式设备和分布式系统的大语言模型部署和推理。
airllm - 在单个4GB GPU上运行70B大模型,无需量化和蒸馏
AirLLMGithubLlama3.1大语言模型开源项目推理优化模型压缩
AirLLM优化了推理内存使用,使70B大模型能在单个4GB GPU上运行,无需量化、蒸馏或剪枝。同时,8GB显存可运行405B的Llama3.1。支持多种模型压缩方式,推理速度可提升至3倍。兼容多种大模型,提供详细配置和案例,支持在MacOS上运行。
InferLLM - 轻量化语言模型推理框架,兼容多种模型格式和设备
GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率
InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架,源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手,并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU,可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector,并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理,适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。
vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台
GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量
vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台,具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型,兼容多种硬件设备,支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。
Taiwan-LLM - 专为繁体中文与英语环境设计的高性能语言模型,具有70亿参数规模
GithubLlama-3-Taiwan-70BNLP基准NVIDIA传统中文开源项目聊天机器人
Llama-3-Taiwan-70B是专为繁体中文与英语环境设计的高性能语言模型,具有70亿参数规模,涵盖多个行业领域。该模型透过NVIDIA NeMo技术优化,已完成在台北一号的NVIDIA DGX H100系统上的训练,获多个企业支持。
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