Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-awq-4bit

高效4位量化的大型指令模型适用GPU推理

模型量化 Github Llama 3.1 开源项目 Huggingface 自然语言处理 GPU AutoAWQ

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的4位量化版本，采用AutoAWQ技术实现。This Kaitchup开发的这一版本旨在提高GPU推理效率，在保持原始性能的同时显著降低内存占用。适合在资源受限环境中运行，项目页面提供了量化过程、评估结果及使用方法的详细信息。

Huggingface

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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-3.2-3B-Instruct-Q8_0-GGUF - Llama 3.2系列8位量化指令型语言模型

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Llama-3.2-3B-Instruct-Q8_0-GGUF是Meta的Llama 3.2系列中经8位量化并转换为GGUF格式的指令微调模型。支持多语言文本生成,可通过llama.cpp在CPU或GPU上运行。模型提供命令行和服务器使用方式,适用于对话和文本生成任务。作为轻量级但功能强大的语言模型,适合开发者和研究人员使用。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-GGUF - Llama-3.1-Nemotron-70B多级量化模型适配不同硬件

GPUGithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF人工智能开源项目模型语言模型量化

该项目为Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF模型提供多种量化版本，涵盖Q8_0至IQ1_M级别。针对不同硬件和性能需求，项目提供详细的文件选择指南，并包含模型提示格式及下载方法说明。用户可根据设备选择适合的版本，便于快速部署和使用。

Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF - Meta Llama 3模型的量化选项及其更新动态

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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。

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。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2模型的多精度量化版本

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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。

Llama-3.2-1B-Instruct-q4f16_1-MLC - 高性能量化指令模型用于MLC-LLM和WebLLM项目

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Llama-3.2-1B-Instruct模型的MLC格式q4f16_1版本，适用于MLC-LLM和WebLLM项目。支持命令行聊天、REST服务器部署和Python API调用。模型采用量化技术，在保持性能的同时减小体积，适合多种设备高效推理。可通过简单命令或代码快速部署使用。

Meta-Llama-3-8B-Instruct-FP8 - FP8量化版Meta Llama 3实现内存占用减半

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这是一个通过8位浮点(FP8)量化技术优化的Meta Llama 3模型，在仅占用原模型一半存储空间和GPU内存的同时，保持了99.28%的性能水平。模型基于vLLM后端运行，支持英语对话场景下的商业及研究应用，可用于构建AI助手等应用。

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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。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated - Llama 3.1 8B指令模型的无限制版本优化语言生成能力

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated是一个经过abliteration技术处理的Llama 3.1 8B指令模型。该模型移除了内容限制，同时保持了原有性能。在IFEval、BBH等多项评测任务中表现优异。目前提供多种量化版本，便于在各类设备上部署。这个模型为研究人员提供了一个探索大型语言模型潜力的新选择。

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