Phi-3.5-mini-instruct_Uncensored-GGUF

优化的量化模型提供多种压缩方案支持不同运行环境

LLM GGUF 开源项目 Phi-3.5 模型 Github 量化 llama.cpp Huggingface

该项目基于llama.cpp框架，将Phi-3.5-mini-instruct模型转换为GGUF格式，提供从F16到IQ2_M共19种量化版本。模型文件大小范围在1.32GB至7.64GB之间，适配CPU和GPU环境。Q6_K、Q5_K系列及IQ4_XS等版本在性能与体积上表现均衡，可根据硬件配置选择适合的版本使用。

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介绍相关项目

Phi-3CookBook - Microsoft Phi-3模型家族实践指南

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本项目提供Microsoft Phi-3模型家族的全面实践指南，包括环境设置、快速入门、推理、微调和评估等教程。涵盖iOS、Jetson和AI PC等多种硬件设备上的端到端解决方案构建说明。另外还包含实际应用案例和实验室样本，助力开发者深入理解和应用Phi-3模型。

llama_cpp-rs - Rust绑定库实现GGUF大语言模型CPU运行

CPU运行GGUFGithubRust绑定llama_cpp-rs大语言模型开源项目

llama_cpp-rs是一个Rust绑定库，用于在CPU上运行GGUF大语言模型。它提供简洁的API，支持快速模型加载和文本生成。该项目兼容CUDA、Vulkan等后端，并包含内存预测功能。llama_cpp-rs简化了大语言模型的使用流程，适合各层级开发者。

AQLM - 加性量化技术实现大型语言模型高效压缩

AQLMGithubPyTorch大语言模型开源项目推理量化

AQLM项目开发了一种名为加性量化的新技术，可将大型语言模型压缩至原规模的1/16左右，同时基本保持原始性能。该技术适用于LLaMA、Mistral和Mixtral等多种模型架构，并提供了预量化模型。项目包含PyTorch实现代码、使用教程和推理优化方案，为大规模语言模型的实际应用提供了新思路。

ggml - C语言开发的机器学习张量库支持多种AI模型推理

GPU加速Githubggml开源项目推理机器学习量化

ggml是一个C语言编写的机器学习张量库，支持16位浮点和整数量化。该库提供自动微分、优化器和多架构优化，无第三方依赖。ggml可用于GPT、LLaMA、Whisper等多种AI模型的推理。它在CPU上表现高效，同时支持GPU加速，适用于多种设备和平台。

fsdp_qlora - 量化技术实现大型语言模型的高效训练

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fsdp_qlora项目结合FSDP与量化LoRA,实现了在有限显存GPU上高效训练大型语言模型。支持HQQ和bitsandbytes的4位量化、LoRA、DoRA等多种策略,大幅降低内存占用。项目提供详细文档,便于快速上手使用。该方法使在消费级GPU上训练70B参数模型成为可能,为大模型研究提供了实用工具。

MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践

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MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程，涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型，利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本，并包含多GPU训练指南，为中文大语言模型开发提供了实用参考。

llama.cpp - C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理，支持多种硬件和系统

C/C++Githubllama.cpp多模态模型开源项目模型推理热门量化优化

llama.cpp 提供了基于 C/C++ 的纯粹实现，支持包括 LLaMA 在内的多个模型的推理。专为多种硬件和操作系统优化，包括使用 ARM NEON、AVX 指令集和 Metal 框架的设备。此外，项目支持使用 NVIDIA GPU 的自定义 CUDA 核心，以及通过 HIP 支持 AMD GPU，为开发者在本地或云环境中实现高效、低延迟的大规模语言模型推理提供了强大的灵活性和可扩展性。

Llama-2-Open-Source-LLM-CPU-Inference - 在CPU上运行量化开源LLM的实用指南

C TransformersCPU推理GGMLGithubLangChainLlama-2开源项目

详细介绍如何在本地CPU上使用Llama 2、C Transformers、GGML和LangChain运行量化开源LLM进行文档问答的指南。内容涵盖工具配置、模型下载和依赖管理，帮助团队实现自我管理或私有部署，满足数据隐私和合规要求，并节省GPU实例的高额费用。

llama-lora-fine-tuning - 单GPU微调LLaMA模型的高效方法

GPUGithubLLaMAVicuna开源项目微调语料库

本项目展示了在单个16G GPU上微调vicuna-7b模型的方法。通过采用LoRA、半精度模型和8位加载等技术，有效降低了内存需求。项目详细说明了环境配置、模型准备、语料处理和微调过程，并提供P100和A100的性能数据。这种方法使研究者和开发者能在有限硬件资源下进行大型语言模型的定制化训练。

项目侧边栏1

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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。

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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。

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