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Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b-GGUF

Qwen-7b模型GGUF量化版本集合 适配多种硬件配置

Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b-GGUF是经LLAMA.cpp量化处理的Qwen-7b模型系列,提供24种不同量化版本。从15.24GB的F16到2.78GB的IQ2_M,涵盖多种规格以适应不同硬件。支持CPU和GPU部署,并为ARM架构优化。采用imatrix量化方案,附有详细性能说明,便于选择合适版本。

DeepSeek-V2.5-GGUF - 大规模语言模型的GGUF量化版本集合适用于本地部署
DeepSeek-V2.5GGUF格式GithubHuggingfaceLLM推理大语言模型开源项目模型量化模型
本项目提供DeepSeek-V2.5模型的多种GGUF量化版本,适合本地部署。量化版本从250GB高精度到61GB轻量,满足不同硬件需求。项目详述各版本特点、大小和用途,并附选择指南。用户可依据硬件条件和性能需求,选择合适的量化版本,实现大规模语言模型的高效本地部署。
Qwen2.5-32B-AGI-GGUF - Qwen2.5-32B-AGI模型量化与性能优化概述
GithubHuggingfaceQwen2.5-32B-AGI开源项目文本生成权重模型模型优化量化
介绍Qwen2.5-32B-AGI在Llamacpp中的量化模型,强调文本生成性能的提升。多种量化格式(如Q8_0,Q6_K_L)满足不同需求,结合embed/output量化,适应低RAM环境。提供模型选择、下载与运行指南,含基于ARM芯片的性能优化方法。
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。
deepseek-coder-33B-instruct-GGUF - DeepSeek Coder 33B Instruct模型GGUF量化版本
AI编程助手Deepseek CoderGGUFGithubHuggingfacellama.cpp开源项目模型量化
本项目提供DeepSeek Coder 33B Instruct模型的GGUF量化版本。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,替代了旧有的GGML。该模型专注于计算机科学领域,不回答政治敏感或安全隐私等无关问题。项目包含多种量化参数选项,支持CPU和GPU推理,兼容多种第三方界面和库。用户可根据硬件配置和使用需求选择适合的量化版本。
Open_Gpt4_8x7B_v0.2-GGUF - 提供多格式兼容量化模型,提升推理效率
GGUFGithubHuggingfaceOpen Gpt4 8X7B V0.2rombo dawg开源项目模型模型兼容性量化
此项目提供GGUF格式的多精度量化模型文件,旨在优化CPU和GPU的推理效率。作为GGML的替代,GGUF与多种第三方UI和库兼容,支持多平台AI模型的高效运行。项目包含2至8位量化模型以满足不同精度与内存要求,适合多种场景需求。通过详细的下载指导,用户能快速找到适合的模型文件,并利用llama.cpp、text-generation-webui等高性能运行时实现模型在不同硬件上的高效推理。
EVA-Qwen2.5-14B-v0.1-GGUF - 多格式量化模型文件下载,便捷获取高性能AI模型
EVA-Qwen2.5-14B-v0.1GithubHugging FaceHuggingface开源项目权重矩阵模型语料库量化方法
EVA-Qwen2.5-14B-v0.1-GGUF提供多种量化模型文件支持AI模型部署,涵盖Q2_K至Q8_0格式。通过Hugging Face和nethype GmbH的资源,项目提供了性能优异的模型文件。详细使用方法请参考项目链接中的文档,FAQ部分提供了常见问题的解答。
Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored-GGUF - 中英文无删减指令模型的最新静态量化版本,适合多语言支持
GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-7B-Instruct-Uncensored开源项目数据集模型量化
该项目为Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored模型提供多种质量和大小的静态量化文件,支持中英文双语功能。用户可选择合适的量化类型,包括快速的Q4_K_S与Q4_K_M以及高质量的Q8_0和Q6_K。这些文件可提升模型性能,尤其在敏感内容处理及多语言支持方面。使用说明可参考TheBloke的文档。项目得益于nethype公司的资源支持。
NemoMix-Unleashed-12B-GGUF - NemoMix-Unleashed-12B模型的多种量化版本
GGUFGithubHuggingfaceNemoMix-Unleashed-12B开源项目机器学习模型语言模型量化
NemoMix-Unleashed-12B-GGUF项目提供了多种NemoMix-Unleashed-12B模型的量化版本。这些版本采用llama.cpp进行处理,精度范围从F16到IQ2_M,文件大小在4.44GB至24.50GB之间。项目详细介绍了各量化类型、文件大小及使用建议,便于用户根据硬件选择合适版本。同时提供下载指南和性能比较资料,方便模型部署和评估。
codegemma-7b-GGUF - 经过量化优化的代码生成模型,支持多种精度选择的GGUF格式
CodeGemmaGGUFGithubHuggingface开源项目性能对比文件大小模型模型量化
这个项目提供了CodeGemma-7b模型的多种量化版本,文件大小从2.16GB到9.07GB不等,采用GGUF格式。支持从Q8到IQ1的多种精度等级,可适应不同的硬件配置。其中Q6_K、Q5_K和Q4_K系列版本在性能和空间优化方面表现较好,适合生产环境使用。用户可根据自身的内存和显存情况选择合适的版本。
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
GGUFGithubHuggingfaceLLMPhi-3.5llama.cpp开源项目模型量化
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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