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codegeex4-all-9b-GGUF

模型量化优化概览与比较指南

Codegeex4项目通过llama.cpp优化实现多种量化模型文件选择,满足不同硬件下的最佳性能需求。建议根据系统的RAM和GPU的VRAM来选择合适的K-quant和I-quant格式文件。若使用Nvidia或AMD显卡,可选择相应的量化文件格式以提升效率。查阅提供的链接以了解详细的性能比较与选择指南。

glm-4-9b-chat-1m-GGUF - 基于GLM-4的轻量级中文对话模型量化版本
GGUFGLM-4GPU优化GithubHuggingface大语言模型开源项目模型模型量化
该项目基于GLM-4-9b-chat-1m模型开发,通过llama.cpp实现多种精度的模型量化。从18GB的F16版本到4GB的IQ2版本,提供了丰富的量化选项。项目中包含详细的性能对比和部署建议,方便开发者根据硬件条件选择合适的量化版本进行本地化部署。
Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF - ARM推理优化与量化模型文件的综合指南
GithubHuggingfaceTiger-Gemma-9B-v3llama.cpp开源项目模型模型下载质量优化量化
Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF项目提供了一系列专为ARM推理优化的量化模型文件,格式涵盖f16至Q2_K。项目采用llama.cpp的imatrix方法确保模型的输出和嵌入权重高精度,并允许通过huggingface-cli灵活下载文件。用户可根据设备资源选择'I-quant'或'K-quant'格式,以平衡高性能和空间效率,适用于文本生成任务的开发与研究。
Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Llama-3.2-3B-Instruct模型的多种量化优化版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3.2-3B大语言模型开源项目提示词格式模型量化
该项目提供Llama-3.2-3B-Instruct模型的11种量化版本,采用llama.cpp优化。量化精度从F16到Q4_K_S不等,文件大小介于6.43GB至1.93GB之间。Q6_K、Q5_K和Q4_K系列在性能与模型大小间取得平衡,适用多种场景。这些版本在保持模型质量的同时,有效减小文件体积并提升运行效率。
Nemotron-Mini-4B-Instruct-GGUF - 量化模型应用指南与选择推荐
项目通过llama.cpp实现模型的imatrix量化,支持多种格式用于文本生成。用户可在LM Studio中运行这些量化模型,选择合适版本以优化内存与性能。推荐Q6_K_L、Q5_K_L等高质量版本,适用于嵌入与输出权重要求高的场景。支持ARM芯片的Q4_0_X_X版本提供显著加速。使用huggingface-cli简单易用,确保资源充足以提升体验。
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。
SuperNova-Medius-GGUF - 多种量化方法提升模型性能与适配性
ARMGithubHuggingfaceRAMSuperNova-Medius开源项目性能模型量化
SuperNova-Medius-GGUF项目通过llama.cpp工具对SuperNova-Medius模型进行多种量化处理,是以多样化版本满足不同应用的需求。精细化量化过程依托imatrix选项,提供了多种质量和性能的选择。用户可以根据自身硬件环境,如ARM架构设备、低RAM或需最大化GPU VRAM使用的场景,选择相应版本。此外,项目为文件选择提供了详细指南,确保用户能够找到适合其系统性能的最佳模型版本。这些量化技术为不同硬件上的文本生成任务提供了广泛的支持。
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF - 完整的DeepSeek代码助手模型量化版集合
DeepSeek-CoderGithubHuggingfaceLlamaEdge代码开发开源项目模型模型量化深度学习
这是一个专为代码编写优化的DeepSeek量化模型系列,提供从2位到16位的多种精度选项,支持通过LlamaEdge和WasmEdge进行部署。模型拥有12.8万token的上下文长度,文件大小从6.43GB到31.4GB不等。Q4_K_M和Q5_K_M版本在性能和资源占用上达到最佳平衡,适合大多数应用场景。
laser-dolphin-mixtral-2x7b-dpo-GGUF - 跨平台兼容的量化模型:GGUF格式的应用与性能评估
GithubHuggingfaceLLMLaser Dolphin Mixtral 2X7B DPOMacadeliccc变压器开源项目模型量化
GGUF格式开创了一种新的模型优化方法,适用于多平台的机器学习应用,带来更优的性能与存储管理。该项目兼容多个用户界面,如llama.cpp和KoboldCpp,并支持多种量化文件格式,推荐选用Q4_K_M和Q5_K_M以实现性能与资源消耗的最佳平衡。
CodeLlama-7B-GGUF - 采用GGUF格式的CodeLlama 7B模型提高编码效率与多平台兼容性
CodeLlamaGithubHuggingfaceLLMMeta代码生成开源项目模型模型量化
该项目展示了Meta的CodeLlama 7B模型在GGUF格式中的优势,取代不再支持的GGML格式。GGUF提供了更好的标记和特别符号支持,并具有元数据和扩展性。适用于多种第三方客户端和库,如llama.cpp和text-generation-webui。量化模型可满足不同计算需求,实现CPU+GPU推理的最佳性能,适配多种平台,为高性能编码需求提供多样化解决方案。
gemma-2-2b-it-GGUF - Gemma 2B-it模型的多种量化版本及使用指南
GGUFGemmaGithubHuggingfaceLLMhuggingface开源项目模型量化模型
本项目提供Google Gemma 2B-it模型的11种量化版本,使用llama.cpp处理。量化级别从F32到IQ3_M,文件大小1.39GB至10.46GB。详细介绍各版本特点、使用场景和选择建议,并提供下载方法、提示词格式等说明。适合不同硬件配置的轻量级Gemma模型部署需求。
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