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针对大语言模型的高效量化算法

AutoRound量化算法LLM推理权重量化低位推理Github开源项目

AutoRound是一种针对大语言模型(LLM)的高效量化算法。通过符号梯度下降优化权重舍入和范围,仅需200步迭代即可达到业界领先水平,且不增加推理开销。该算法支持OPT、BLOOM、GPT-J等多种模型,提供混合精度量化、激活量化等实验功能,并兼容Intel Gaudi2硬件。AutoRound提供简洁的Python接口,方便用户进行模型量化和推理。

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介绍相关项目
Halu-8B-Llama3-v0.35-GGUF - Halu-8B-Llama3-v0.35量化版本选择指南，助力性能优化
GithubHalu-8B-Llama3-v0.35Huggingfacehuggingface-clitransformers开源项目文本生成模型量化
项目Halu-8B-Llama3-v0.35提供多种量化版本，通过不同的量化类型优化模型性能，以适应各类RAM和VRAM的需求。可选择K-quants或I-quants，满足特定场景下的性能需求。高质量的I-quants适用于CPU和Apple Metal，性能优于传统K-quants但不兼容Vulcan，并附有详细的性能图表和量化指南，帮助选择适合的量化版本。
LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南
Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化
本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型（LLM）进行微调，包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接，提供全面的学习资料。此外，项目还包含各类实用工具和技术说明，帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2模型的多精度量化版本
GithubHuggingfaceLlama人工智能开源开源项目模型语言模型量化
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF是Llama 3.2模型的量化版本,使用llama.cpp和imatrix方法进行处理。该项目提供从f16到Q3_K_XL多种精度选项,文件大小在0.80GB至2.48GB之间。这些模型支持多语言处理,适合在资源受限的设备上运行,用户可根据需求选择合适版本以平衡性能和资源占用。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16 - 基于LLaMA 3.1的INT4量化指令模型
GithubHuggingfaceMeta-LlamavLLM多语言支持开源项目模型评估基准量化模型
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的INT4量化版本，将模型参数从16bit压缩至4bit，有效降低75%的存储和显存占用。模型在Arena-Hard、OpenLLM、HumanEval等基准测试中表现稳定，量化后性能恢复率保持在93%-99%之间。通过vLLM后端部署，支持8种语言处理，适合商业及研究领域应用。
Qwen2.5-7B-bnb-4bit - 采用4bit量化技术加速Qwen2.5-7B模型并降低70%内存占用
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth大语言模型开源项目模型模型微调深度学习
基于Qwen2.5-7B的量化优化版本，通过4bit量化技术将内存占用降低70%。模型拥有76亿参数，具备128K上下文长度和29种语言处理能力，支持编码、数学运算和长文本生成等功能。该版本在保持原有性能的同时实现轻量化部署，可用于后续的模型微调与定制开发。
Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.2-GGUF - Llama-3-8B的GGUF格式量化模型
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3大型语言模型开源项目文本生成模型量化
Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.2模型的GGUF格式量化版本，提供2-bit至8-bit多级量化选项。该版本显著减小模型体积和内存需求，同时维持性能。采用ChatML提示模板，兼容多种GGUF格式支持工具，如llama.cpp和LM Studio。此轻量化版本使大型语言模型能在更多设备上本地运行，扩展了应用范围。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF - Meta Llama 3模型的量化选项及其更新动态
GithubHuggingfaceMeta Llama 3license协议使用政策开源项目模型法律责任知识产权
Meta Llama 3项目提供多种语言模型量化选项，结合llama.cpp发布版b3259，优化模型性能及存储。项目文件涵盖多规格量化选择，适合不同应用需求，如高质量的Q8_0与Q6_K。创新如f32到f16转换提升了数据处理效果。许可协议和使用政策严格遵循法律规定，确保模型安全合规使用。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bnb-4bit - 量化调优技术显著提升性能，减少资源消耗
GithubHuggingfaceLlama 3.1Unsloth免费教程开源项目性能优化模型模型微调
Unsloth工具实现对Llama 3.1等模型的量化，显著减少内存使用，提升运行速度至原来的2-5倍。提供适合初学者的Google Colab免费笔记本，简单加载数据集即可运行得到优化模型，可导出为GGUF、vLLM等格式或上传至Hugging Face。支持多种模型，如Llama-2、Gemma、Mistral，满足高效调优需求。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-quantized.w4a16 - Meta-Llama 3.1 70B模型的INT4量化版本 性能几乎不损
GithubHuggingfaceINT4Meta-Llama-3.1vLLM开源项目模型自然语言处理量化模型
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型的INT4量化版本，模型大小减少75%，但性能几乎不损。支持多语言，适用于商业和研究。可通过vLLM高效部署，在Arena-Hard、OpenLLM和HumanEval等测试中表现优异，展示出卓越的推理和编码能力。
gemma-2-2b-bnb-4bit - Gemma模型4bit量化实现提速降耗的AI推理优化
GemmaGithubHuggingfaceLlamaUnsloth开源项目机器学习模型模型微调
该项目对Gemma-2-2b模型进行4bit量化优化，通过bitsandbytes技术实现高效压缩。在Google Colab环境下可实现2倍以上推理速度提升，同时节省60%以上内存占用。项目提供完整的模型微调支持，可帮助开发者在有限算力条件下高效部署语言模型。
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