mixtral-offloading

Mixtral-8x7B模型高效推理的实现方法

Mixtral-8x7B HQQ MoE GPU CPU Github 开源项目

该项目实现了Mixtral-8x7B模型的高效推理，使用混合量化和MoE卸载策略。通过HQQ量化方案分别处理注意力层和专家层，使模型适应GPU和CPU内存。每层的专家单独卸载并在需要时重新加载到GPU，活跃专家存储在LRU缓存中以减少GPU-RAM通信。更多技术细节和结果请参阅技术报告。

Github

文档

介绍相关项目

mixtral-instruct-awq - AWQ量化的Mixtral Instruct模型替代方案

AWQGithubHuggingfaceMixtral Instruct人工智能开源项目模型量化

这是一个经AWQ量化的Mixtral Instruct工作版本，旨在解决官方版本的功能问题。项目提供了Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型的稳定实现，适合在资源受限环境中部署大型语言模型。该替代方案为开发者和研究人员提供了一个可靠的选择，有助于提高模型在实际应用中的效率。

Mixture-of-depths - Transformer语言模型的动态计算资源分配方法

GithubMixture-of-Depths开源项目模型实现深度学习语言模型

Mixture-of-depths是一种Transformer语言模型优化方法，通过动态分配计算资源提高性能。该项目提供Mistral、Mixtral、LLama等多个主流模型的非官方实现。项目支持高级API接口，兼容transformers库，便于研究应用。这种方法旨在提升模型推理效率和灵活性，同时保持输出质量。

MixTAO-7Bx2-MoE-v8.1 - 深入了解MixTAO-7Bx2-MoE-v8.1的性能与技术更新

AI2 Reasoning ChallengeGithubHellaSwagHuggingfaceMixTAO-7Bx2-MoE开源项目文本生成模型语言模型

MixTAO-7Bx2-MoE-v8.1是一种新兴的Mixture of Experts (MoE)模型，在AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag等数据集上表现出色。它在多项选择复杂任务中达到了89.22%的准确率，显示出强大的推理能力。随着持续更新，该模型在大语言模型领域具有重要的应用前景。

Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-SFT-AWQ - 低比特量化技术如何提升模型推理性能

AI生成GithubHuggingfaceNous Hermes 2大规模语言模型开源项目权重量化模型神经网络

Nous Hermes 2 Mixtral 8x7B SFT - AWQ由NousResearch开发，采用AWQ低比特量化技术，提供快速且精确的推理能力。支持4位量化的AWQ大幅提升了Transfomers推理速度，与GPTQ设定相比，保证了等同或更佳的质量表现。在Linux和Windows系统的NVIDIA GPU上运行良好，macOS用户建议使用GGUF模型。该模型结合来自多种开放数据集的百万条目数据，通过GPT-4生成数据进行训练，实现多项任务的业界领先性能，兼容Text Generation Webui、vLLM和Hugging Face TGI等多个平台，适用于不同环境下的高性能推理。

mixture-of-experts - 稀疏门控专家混合模型的Pytorch实现

GithubPytorchSparsely Gated Mixture of Experts参数开源项目计算语言模型

基于Pytorch实现的稀疏门控专家混合模型，可以在保持计算量不变的情况下大幅增加语言模型的参数量。项目参考了TensorFlow的实现，并进行了增强。还包含ST Mixture of Experts的使用指南，安装和使用示例，以及自定义专家网络的支持。

MixFormerV2 - 高效全Transformer跟踪模型实现CPU实时运行

GithubMixFormerV2Transformer开源项目模型蒸馏目标跟踪神经网络

MixFormerV2是一个统一的全Transformer跟踪模型，无需密集卷积操作和复杂评分预测模块。该模型提出四个关键预测token，有效捕捉目标模板与搜索区域的相关性。项目还引入新型蒸馏模型压缩方法，包括密集到稀疏和深层到浅层两个阶段。MixFormerV2在LaSOT和TNL2k等多个基准测试中表现优异，分别达到70.6%和57.4%的AUC，同时在GPU上保持165fps的推理速度。值得注意的是，MixFormerV2-S是首个在CPU上实现实时运行的基于Transformer的单流跟踪器。

DeepSeek-MoE - 创新MoE架构打造高效大规模语言模型

DeepSeekMoEGithubMoE架构大语言模型开源模型开源项目模型评估

DeepSeek-MoE项目开发了创新的混合专家架构语言模型，采用细粒度专家分割和共享专家隔离策略。该16.4B参数模型仅使用40%计算量就达到DeepSeek 7B和LLaMA2 7B的性能水平。模型可在单个40GB内存GPU上直接部署运行，无需量化，为学术和商业研究提供了高效便捷的工具。

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。

AutoAWQ - 面向大型语言模型的高效4位量化框架

AutoAWQGPU加速Github大语言模型开源项目推理量化

AutoAWQ是一个专门针对大型语言模型的4位量化框架，通过实现激活感知权重量化算法，可将模型速度提升3倍，同时减少3倍内存需求。该框架支持Mistral、LLaVa、Mixtral等多种模型，具备多GPU支持、CUDA和ROCm兼容性以及PEFT兼容训练等特性。AutoAWQ为提升大型语言模型的推理效率提供了有力工具。

Mythalion-13B-AWQ - 利用高效的低比特量化提升Transformer推理速度

GithubHuggingfaceMythalion 13B伪人AI开源项目文本生成模型模型整合量化

该项目提供高效的AWQ模型文件，支持4比特量化在多用户环境中实现快速Transformer推理。虽然未量化模型的整体吞吐量更高，但通过使用更小的GPU，AWQ模型显著降低了部署成本，例如仅需1台48GB GPU即可运行70B模型。该模型适合需要高吞吐量并行推理的场景，用户可借助vLLM或AutoAWQ轻松调用以降低成本并简化部署。

相关项目

推荐项目

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

白日梦AI

白日梦AI提供专注于AI视频生成的多样化功能，包括文生视频、动态画面和形象生成等，帮助用户快速上手，创造专业级内容。

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

讯飞绘镜

讯飞绘镜是一个支持从创意到完整视频创作的智能平台，用户可以快速生成视频素材并创作独特的音乐视频和故事。平台提供多样化的主题和精选作品，帮助用户探索创意灵感。

讯飞文书

讯飞文书依托讯飞星火大模型，为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能，满足事务性工作的高频需求，帮助撰稿人节省精力，提高效率，优化工作与生活。

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com