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-3-mini-4k-instruct - 高效节省内存的模型微调策略，快速实现量化优化

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Wizard-Vicuna-13B-Uncensored-GGUF - Wizard Vicuna大语言模型的GGUF量化实现

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Wizard Vicuna 13B模型的GGUF量化版本，提供2-bit至8-bit多种量化精度选项。GGUF作为llama.cpp最新支持的模型格式，可实现高效的本地部署和推理。模型支持CPU与GPU加速，采用Vicuna对话模板，适用于多种文本生成场景。

llama-30b-supercot-GGUF - Llama 30B Supercot GGUF：多种量化格式与GPU加速

GPU加速GithubHuggingfaceLlama 30B Supercot开源项目新格式模型模型文件量化

GGUF格式的Llama 30B Supercot模型支持GPU加速，具备多个量化选项。由ausboss创建，提供多种格式适应不同需求，推荐Q4_K_M格式以实现性能与质量的平衡。GGUF是GGML的替代格式，兼容多种用户界面和库，如llama.cpp、text-generation-webui，适合于机器学习和AI领域应用。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2模型的多精度量化版本

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Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF是Llama 3.2模型的量化版本,使用llama.cpp和imatrix方法进行处理。该项目提供从f16到Q3_K_XL多种精度选项,文件大小在0.80GB至2.48GB之间。这些模型支持多语言处理,适合在资源受限的设备上运行,用户可根据需求选择合适版本以平衡性能和资源占用。

Phi-3.5-mini-instruct-GGUF - 多语言轻量级模型，优化高效推理和准确性

GithubHuggingfacePhi 3.5 Mini开源项目数据优化模型模型训练自然语言处理量子化

Phi-3.5-mini是microsoft推出的多语言开放型模型，专注于高质量推理数据，支持128K上下文标记长度。经过监督微调、近端策略优化和直接偏好优化，该模型确保严格的指令遵循和安全性。采用多种量化方法（从Q2到Q8及f16），满足多样硬件需求，适用于广泛的自然语言处理和代码任务，由SanctumAI进行量化。

Wizard-Vicuna-30B-Uncensored-GGUF - 多平台兼容的高效AI模型格式

GGUFGithubHuggingfaceWizard Vicuna 30B Uncensored人工智能助手开源项目数据集模型量化模型

GGUF格式是llama.cpp团队于2023年8月推出的新模型格式，取代了不再支持的GGML。该项目提供多种量化方法及格式，以优化在llama.cpp、text-generation-webui等多平台上的使用。用户可以选择最合适的模型，通过支持GPU加速的客户端和库实现高效下载和使用。这些模型兼容多种第三方UI和库，有助于增强人工智能推理和应用开发的性能。

Reflection-Llama-3.1-70B-GGUF - Llama-3.1-70B模型的GGUF量化版本集合

GPU内存优化GithubHuggingfaceLlama人工智能推理开源项目模型模型量化深度学习

Reflection-Llama-3.1-70B模型的GGUF量化集合，包含从74.98GB到22.24GB的多个版本。采用K-quants和I-quants量化技术，并对embed和output权重进行了特别处理。项目提供了详细的版本特性说明、安装指南以及基于不同硬件配置的选型建议。

OpenHermes-2.5-Mistral-7B-GGUF - 高效推理的新型模型文件格式

GithubHuggingfaceOpenHermes-2.5-Mistral-7B下载指南开源项目模型模型兼容性量化量化方法

GGUF是一种由llama.cpp团队于2023年8月引入的新型模型文件格式，旨在取代GGML，不再受其支持。该格式兼容众多第三方用户界面及库，例如llama.cpp、text-generation-webui和KoboldCpp等平台，这些平台支持GPU加速，从而提高文本生成任务的效率。Teknium的OpenHermes 2.5 Mistral 7B模型在此格式下得以量化处理，通过多种量化方法平衡模型文件大小与推理质量，适用于包括CPU+GPU推理在内的多种场景。用户在多种设备和平台上使用该格式能获取所需模型，并通过Massed Compute的硬件支持获得性能优化。

SmolLM-1.7B-Instruct-v0.2-GGUF - 多位宽GGUF格式量化指令模型SmolLM-1.7B

GGUFGithubHuggingfaceSmolLM-1.7B开源项目文本生成模型模型格式量化

SmolLM-1.7B-Instruct-v0.2-GGUF是一个量化后的指令调优语言模型，支持2-bit至8-bit多种量化位宽。该模型采用GGUF格式，兼容llama.cpp等多种客户端和库，适用于本地部署的文本生成任务，为AI应用提供了灵活高效的选择。

Llama-3.2-1B-Instruct-Q8_0-GGUF - 高性能指令型大语言模型的GGUF格式版本

GGUF格式GithubHuggingfaceLlama 3.2Metallama.cpp大语言模型开源项目模型

Llama-3.2-1B-Instruct模型的GGUF格式版本专为高效推理而设计。该版本保留了原始模型的指令遵循能力,同时优化了推理速度和内存使用。通过llama.cpp,用户可在多种硬件上部署此模型,实现快速、资源友好的本地AI推理。这款1B参数的轻量级模型适用于个人电脑和边缘设备,为广泛应用场景提供了便利的AI解决方案。

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