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Qwen2.5-14B_Uncensored_Instruct-GGUF

高性能量化版本适用于多种设备和场景

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。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ - AWQ量化7B参数代码模型支持128K长文本处理
AWQ量化GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder人工智能代码生成大语言模型开源项目模型
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ是一个AWQ量化的4比特指令微调模型,具有7B参数。该模型在代码生成、推理和修复方面表现出色,支持处理长达128K tokens的上下文。它采用28层、28个注意力头的因果语言模型架构,并应用RoPE、SwiGLU等技术。这一模型在提升编码能力的同时,保持了数学和通用领域的性能,为代码智能助手等应用提供了坚实基础。
Luna-AI-Llama2-Uncensored-GGUF - 开源Llama 2模型的GGUF量化版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama人工智能开源项目文件格式模型量化压缩
这是Tap-M开发的Luna AI Llama2 Uncensored模型的GGUF量化版本。项目提供了2-8比特不同量化级别的模型文件,支持CPU和GPU推理,可与llama.cpp及主流UI框架配合使用。模型基于cc-by-sa-4.0和Meta Llama 2双重许可协议发布。
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。
Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.2-GGUF - Llama-3-8B的GGUF格式量化模型
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3大型语言模型开源项目文本生成模型量化
Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.2模型的GGUF格式量化版本,提供2-bit至8-bit多级量化选项。该版本显著减小模型体积和内存需求,同时维持性能。采用ChatML提示模板,兼容多种GGUF格式支持工具,如llama.cpp和LM Studio。此轻量化版本使大型语言模型能在更多设备上本地运行,扩展了应用范围。
Qwen2 - 阿里巴巴推出多语言大规模语言模型 支持128K上下文
GithubQwen2人工智能大语言模型开源项目模型训练自然语言处理
Qwen2是阿里巴巴发布的大规模语言模型系列,规模从0.5B到72B不等。支持27种语言,在编码和数学等领域表现优异。Qwen2-7B-Instruct和Qwen2-72B-Instruct模型的上下文长度达128K,显著增强长文本处理能力。项目提供多种部署选项,包括本地运行和规模化推理,并支持模型量化和微调。
SqueezeLLM - 硬件资源优化下的大语言模型量化服务
GithubSqueezeLLM内存优化大语言模型开源项目模型压缩量化
SqueezeLLM通过密集与稀疏量化方法降低大语言模型的内存占用并提升性能,将权重矩阵拆分为易量化的密集组件和保留关键部分的稀疏组件,实现更小内存占用、相同延迟和更高精度。支持包括LLaMA、Vicuna和XGen在内的多个热门模型,提供3位和4位量化选项,适用于不同稀疏度水平。最新更新涵盖Mistral模型支持和自定义模型量化代码发布。
hqq - 无需校准数据即可快速精确量化大模型的工具
8,4,3,2,1 bitsCUDAGithubHQQtorch.compile开源项目模型量化
HQQ是一种无需校准数据即可快速精确量化大模型的工具,支持从8bit到1bit的多种量化模式。兼容LLMs和视觉模型,并与多种优化的CUDA和Triton内核兼容,同时支持PEFT训练和Pytorch编译,提升推理和训练速度。详细基准测试和使用指南请访问官方博客。
EfficientQAT - 高效量化训练技术助力大型语言模型压缩
EfficientQATGithubPyTorch大语言模型开源项目模型压缩量化训练
EfficientQAT是一种针对大型语言模型的量化训练技术。该技术采用两阶段训练方法,包括分块训练所有参数和端到端训练量化参数,在压缩模型大小的同时保持性能。EfficientQAT支持GPTQ和BitBLAS等多种量化格式,已成功应用于Llama和Mistral等模型系列,有效降低模型存储需求,为大型语言模型的部署提供了实用方案。
llm-awq - 激活感知权重量化技术实现大语言模型高效压缩与加速
AWQGithubLLM开源项目模型量化视觉语言模型边缘设备
AWQ是一种高效的大语言模型低比特权重量化技术,支持INT3/4量化,适用于指令微调和多模态模型。它提供预计算模型库、内存高效的4位线性层和快速推理CUDA内核。AWQ使TinyChat可在边缘设备上实现大模型高效本地推理。该技术已被Google、Amazon等采用,并获MLSys 2024最佳论文奖。
OmniQuant - 简便高效的大型语言模型量化技术
GithubLLaMAOmniQuant大语言模型开源项目量化高效QAT
OmniQuant是一种高效的量化技术,支持多种大型语言模型(LLM)的权重和激活量化,包括LLaMa和OPT等。其实现了4位及更低精度的权重量化,并通过MLC-LLM优化在多种硬件设备上的推理性能和内存占用。此外,项目还支持Mixtral和Falcon模型的压缩应用,大幅降低内存需求,提高运行效率。
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