Project Icon

Mistral-Large-Instruct-2407-GGUF

Mistral-Large-Instruct-2407模型的多语言量化方法与文件选择建议

Mistral-Large-Instruct-2407项目提供了多种语言支持的模型量化版本。通过llama.cpp工具,用户可以根据不同的RAM和VRAM需求进行量化。文章详细介绍每种量化文件的特性与性能建议,帮助用户根据硬件条件选取适合的文件,实现模型的快速或高质量运行。推荐关注K-quant与I-quant格式文件以在性能与速度间取得平衡。

Qwen2.5-14B_Uncensored_Instruct-GGUF - 高性能量化版本适用于多种设备和场景
GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-14B开源项目文本生成模型模型压缩量化
此项目为Qwen2.5-14B无审查指令模型提供多种量化版本,涵盖从29.55GB的F16到5.36GB的IQ2_M等不同规格。量化类型包括Q8_0、Q6_K、Q5_K、Q4_K、Q3_K和IQ系列,适应不同硬件配置需求。项目详细介绍了各版本特点、文件大小和适用场景,并提供选择指南和下载方法,方便用户根据设备性能选择合适版本。
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。
MIstral-QUantized-70b_Miqu-1-70b-iMat.GGUF - 优质法语对话能力的70B模型,适用于大容量VRAM
GithubHuggingfaceMiqu 1 70bMistral AI上下文大小开源项目模型法语量化
Miqu 1 70b是Mistral Medium Alpha的一个模型,由Mistral AI公司开发,适合法语使用者。该模型在法语对话中表现出色,智能性能与精调的Llama 2 70b相当,并倾向于避免过拟合。Miqu提供多种量化格式,Q4_K_S和Q3_K_M在48GB和36GB VRAM上支持完全卸载,满足大容量VRAM用户需求。虽然Miqu与CodeLlama 70b有相同的100万theta值,但在实验中证明其最大上下文能力为32k,相较于4k更具优势,并提供较低的周转率。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-GGUF - Llama-3.1-Nemotron-70B多级量化模型适配不同硬件
GPUGithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF人工智能开源项目模型语言模型量化
该项目为Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF模型提供多种量化版本,涵盖Q8_0至IQ1_M级别。针对不同硬件和性能需求,项目提供详细的文件选择指南,并包含模型提示格式及下载方法说明。用户可根据设备选择适合的版本,便于快速部署和使用。
Phi-3.1-mini-4k-instruct-GGUF - Phi-3.1-mini-4k-instruct量化技术在文本生成中的应用
GithubHuggingfaceNLPPhi-3.1-mini-4k-instruct开源项目数据集文件下载模型量化
该项目通过llama.cpp进行模型量化,提供多种量化文件选项,涵盖从高质量到适合低内存设备的多种场景。项目详细介绍了如何选择量化文件,并提供了在不同硬件环境下的最佳实践,对于有技术需求的用户,项目提供了功能特性对比分析,帮助理解量化与优化策略。
Llama-3-Hercules-5.1-8B-GGUF - 量化文本生成模型的高效选择指南
GithubHuggingfaceLlama-3-Hercules-5.1-8Btransformers开源项目性能优化文件下载模型量化
Llama-3-Hercules-5.1-8B-GGUF项目通过llama.cpp工具实现文本生成模型的量化,提供多种量化类型,以满足不同内存和性能的需求。用户可以在包括Q8_0、Q6_K、Q5_K_M等量化选项中,根据具体条件选择合适版本。建议用户通过合理的内存配置,在GPU或CPU上实现高效的模型运行。推荐使用K-quants格式以获取较高性能,而I-quants则适用于内存优化。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 3B参数指令微调语言模型的高效GGUF量化版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama人工智能开源项目模型量化
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型的GGUF量化版本,提供从1.6GB到7.3GB不等的多种量化类型。量化后的模型大小显著减小,便于部署使用,同时尽可能保持原模型性能。项目包含详细的量化版本说明、使用指南和常见问题解答,有助于用户选择适合的版本。
Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF - 全面汇总32B大语言模型量化版本 多设备支持
GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-32B-Instruct大语言模型开源项目推理优化模型量化
本项目提供Qwen2.5-32B-Instruct模型的多种量化版本,精度从f16到IQ2_XXS,文件大小9GB至65GB不等。量化模型适用于CPU、GPU等设备,可根据硬件配置选择。项目包含详细的模型选择指南和下载说明,便于用户使用这个32B参数的大语言模型。特别推荐Q6_K、Q5_K和Q4_K系列,以及新型IQ系列量化版本。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - 多语言大型语言模型的量化GGUF版本
GithubHuggingfaceLlama 3多语言大语言模型开源项目指令调优模型量化
Meta Llama 3.1 8B Instruct模型的GGUF量化版本是一个多语言大型语言模型,经过指令调优,适用于多语言对话场景。该项目提供多种量化版本,从Q2_K到f16不等,文件大小范围为3.18GB至16.07GB,可满足不同硬件配置需求。这些量化版本使得模型能够在各种计算资源条件下运行,提高了模型的可访问性和实用性。
Ministral-8B-Instruct-2410-HF-GGUF-TEST - Ministral-8B多种量化版本支持本地AI部署
GithubHuggingfaceMinistral-8B-Instruct-2410-HF人工智能内存优化开源项目模型模型文件量化
Ministral-8B-Instruct-2410-HF模型的量化版本项目,提供从f16到Q2_K等多种精度,文件大小3GB至16GB不等。支持LM Studio等工具本地部署,详细介绍各版本特点和适用场景,并提供选择指南。用户可根据硬件条件选择合适版本,实现高效本地AI部署。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号