llama3_8b_chat_uncensored

精调与量化调整未过滤的LLM对话数据集

微调对话数据集 Huggingface Wizard-Vicuna 量化开源项目模型 Llama-3 8B Github

此模型使用未过滤的Wizard-Vicuna数据集对Llama-3 8B进行微调，通过QLoRA技术，提供了fp32和量化的4-bit q4_0 gguf版本，提升了推理能力。项目附有详细的代码仓库链接，方便用户复现和优化模型性能。

llama-3-2-1b-sft - 超大规模对话数据集的精细调优AI模型

GithubHuggingfacellama-3-2-1b-sft开源项目微调模型训练数据集超参数超大规模语言模型

该项目将NousResearch的Llama-3.2-1B模型进行精细调优，使用HuggingFaceH4/ultrachat_200k数据集以提高对话处理性能。在多GPU分布式训练中，使用Adam优化器和余弦学习率调度策略，该模型在验证集上的损失率降低至1.2759。适用于广泛的自然语言处理应用，特别是在对话生成和交互式AI领域中。

llama2_7b_chat_uncensored-GGUF - Llama2 7B Chat Uncensored的多样化推理兼容性

GithubHuggingfaceLlama2 7B Chat Uncensored下载兼容性开源项目模型量化

项目主要提供Llama2 7B Chat Uncensored模型的GGUF格式，这是由llama.cpp团队在2023年引入的格式，具备更强的分词能力和扩展功能。用户可利用该项目在CPU和GPU上进行推理，并支持多款兼容的第三方UI和库，如text-generation-webui和KoboldCpp等，这些支持GPU加速的接口使用户选择和使用不同模型版本更加便捷，优化推理效率以及减少质量损失。

llama3-8B-DarkIdol-2.2-Uncensored-1048K-GGUF - 多语言支持的llama3-8B GGUF量化模型，提供多级压缩优化

GGUFGithubHuggingfacellama3大语言模型开源项目权重压缩模型量化模型

llama3-8B GGUF量化模型支持英语、日语和中文，提供3.3GB至16.2GB多种压缩版本，适应不同硬件需求。Q4_K系列在性能和质量上表现均衡。模型基于transformers库开发，适用于角色扮演和偶像相关场景。用户可通过Hugging Face平台获取各版本及其性能对比信息。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 多硬件兼容的Llama-3.2量化模型

ARM推理GithubHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored嵌入权重开源项目数据集模型量化

LLama-3.2-3B-Instruct模型经过imatrix量化处理，确保在多种硬件配置（如ARM架构）下的高效表现。可在LM Studio中运行并支持多种格式选择，以满足不同内存和性能要求。通过huggingface-cli下载特定文件或全集成，方便易用。K-quants和I-quants提供多样化速度与性能的选择，是研究及开发人员的灵活工具。用户反馈能有效提升量化模型的适用性。

Llama-2-7B-Chat-GPTQ - Meta Llama 2推出的开源7B参数对话模型量化版

GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能大语言模型对话系统开源项目模型

Llama-2-7B-Chat-GPTQ是Meta发布的Llama 2对话模型的量化版本。该模型针对对话场景进行了优化,在多项基准测试中表现出色。它提供多种量化参数选项,可适应不同硬件环境。这个开源模型在性能上可与部分闭源商业模型相媲美,为开发者提供了强大的对话AI解决方案。

Llama-3.2-1B-Instruct-Uncensored-GGUF - Llama小型无审查语言模型的量化实现

GGUFGithubHuggingfaceLlamatransformers开源项目模型语言模型量化模型

这是针对Llama-3.2-1B-Instruct-Uncensored模型的GGUF量化项目，提供从Q2_K到f16在内的多种量化版本。模型文件大小范围在0.7GB至2.6GB之间，通过不同的量化方案平衡了性能与存储空间。项目包含完整的性能对比数据和使用文档，方便开发者根据实际需求选择合适的模型版本。

Llama-2-7b-chat-hf-q4f32_1-MLC - 基于Llama-2的MLC格式聊天模型

API开发GithubHuggingfaceLlama-2MLC开源项目模型模型部署聊天机器人

这是一个基于Llama-2-7b-chat-hf的MLC格式q4f32_1模型，支持MLC-LLM和WebLLM项目。模型提供命令行聊天、REST服务器和Python API三种调用方式，可用于开发聊天应用及系统集成。

Llama3.1-70B-Chinese-Chat - 中英双语优化的Llama3.1-70B指令微调模型

GithubHuggingfaceLlama3.1-70B-Chinese-Chat开源项目文本生成模型细致调整角色扮演语言模型

项目基于Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型，优化针对中英用户，支持角色扮演、函数调用和数学能力。模型使用超10万偏好对数据集训练，提供q3_k_m、q4_k_m、q8_0和f16 GGUF版本。使用ORPO算法进行全参数微调，并基于LLaMA-Factory框架。用户需升级transformers库以下载使用BF16模型，亦可使用GGUF模型进行多种方式推理。

Llama-2-13B-chat-AWQ - 增强Transformer模型推理效率的AWQ量化技术

GithubHuggingfaceLlama 2Meta对话优化开源项目文本生成模型模型量化

Llama-2-13B-chat-AWQ项目利用AWQ低比特量化提高Transformer模型推理效率，支持4比特量化技术，相较于传统GPTQ方法，能更快速地实现多用户并发推理，降低硬件要求和部署成本。AWQ现已兼容vLLM平台进行高吞吐量推理，尽管总体吞吐量较未量化模型略有不如，但可通过较小的GPU实现高效部署，比如70B模型仅需一台48GB GPU即可运行。

suzume-llama-3-8B-multilingual - Llama 3模型的多语言微调版本提升跨语言对话性能

GithubHuggingfaceLlama 3人工智能多语言模型开源项目机器学习模型语言训练

Suzume-llama-3-8B-multilingual是基于Llama 3的多语言微调模型，经过近9万条多语言对话训练。该模型保持了Llama 3的英语能力，同时显著提升了多语言对话表现，涵盖德语、法语、日语、俄语和中文等语言。在MT-Bench多语言评测中，其成绩与顶级7B模型相当，展现了强大的跨语言对话能力。

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