aya-23-8B-GGUF

更精细的文本生成量化选项分析

开源项目质心模型文本生成 Huggingface transformers 量化 Github

项目使用最先进的llama.cpp imatrix量化技术，支持多语言文本生成。多种量化格式，例如Q8_0和紧凑型IQ系列，提供应用的灵活性。用户依据硬件选择文件，以优化性能。创新量化处理为多语言文本生成提供了更高效的实现路径。

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。

Chronos-Gold-12B-1.0-GGUF - Chronos-Gold-12B-1.0模型的高效量化技术

Chronos-Gold-12B-1.0GithubHuggingface下载嵌入权重开源项目模型量化高搜索量

Chronos-Gold-12B-1.0的量化版本是通过llama.cpp工具实现的，为文本生成提供了多种解决方案。这些格式涵盖从f16到IQ2_M，用户可根据系统RAM和GPU VRAM选择合适的版本。部分文件采用Q8_0嵌入和输出权重，以优化模型质量和性能。该项目适合角色扮演和故事创作等多应用场合，提供了灵活高效的文本生成支持。

Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF - 大语言模型多种量化版本集合适配不同硬件配置

GithubHuggingfaceQwen2.5-72Bllama.cpp人工智能模型内存优化开源项目模型模型量化

该项目提供了Qwen2.5-72B-Instruct模型的18种量化版本，文件大小范围为23GB至77GB。使用llama.cpp的最新量化技术，包括K-quants和I-quants系列。所有版本均经imatrix优化，并更新了上下文长度设置和分词器。项目还提供了详细的性能对比和设备兼容性指南，方便用户根据自身硬件配置选择合适版本。这些模型特别适合在LM Studio等推理引擎上运行。

Meta-Llama-3-8B-Instruct-quantized.w8a16 - 智能LLM量化技术实现50%体积压缩并完整保留性能

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3OpenLLM人工智能开源项目权重优化模型模型量化

Meta-Llama-3-8B-Instruct模型经INT8量化优化后，参数位数从16位降至8位，减少约50%磁盘空间和GPU内存占用。在OpenLLM基准测试中，量化模型平均得分68.69，与原版68.54分相当。模型支持vLLM和transformers框架部署，适用于英语环境中商业和研究领域的AI助手应用。

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。

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。

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。

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。

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。

text-generation-inference - 生产级高性能文本生成推理工具

GithubHugging FaceText Generation Inference分布式追踪大语言模型开源项目量化

Text Generation Inference (TGI) 是一个部署和服务大型语言模型的工具包。它支持Llama、Falcon、StarCoder、BLOOM、GPT-NeoX等流行的开源模型，提供简便的启动器、分布式追踪、张量并行、多GPU推理加速、令牌流等特性。TGI还支持权重量化和安全张量加载，具备自定义提示生成和微调功能，兼容Nvidia、AMD、Inferentia、Intel GPU、Gaudi和Google TPU等硬件平台。

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