cookbook

大型语言模型应用开发与优化实用指南

Mistral AI模型示例代码数据处理机器学习 Github 开源项目

Mistral Cookbook 汇集了社区贡献的大型语言模型应用实例，涵盖基础聊天、嵌入、RAG、函数调用和微调等多个方面。项目包含Mistral AI官方示例和第三方工具集成，为开发者提供了全面的LLM应用开发资源。

pipcook - 将JavaScript和机器学习无缝结合的前端工程框架

GithubJavaScriptPipcook前端开源开源项目机器学习

Pipcook是一个面向JavaScript工程师的开源机器学习应用框架，支持前端与机器学习的无缝集成。该框架具备模块化设计，灵活易用，包含机器学习流水线框架、管理工具及JavaScript运行时环境，并通过插件机制支持数据集处理、模型训练、验证和部署。适用于Web工程师学习、训练和优化机器学习模型，通过简便的命令行工具和示例，引导用户快速上手和部署机器学习应用。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ - Mistral 7B指令模型的4位量化优化版本

GPTQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3函数调用大语言模型开源项目指令微调模型

Mistral-7B-Instruct-v0.3是一个经过GPTQ 4位量化的语言模型。基于Mistral-7B-v0.3开发，集成了32768词汇量、v3分词器和函数调用功能。模型可用于创意写作等任务，但由于缺少内容审核机制，在应用环境选择上需要谨慎评估。

Mistral-7B-Claude-Chat-GGUF - 高性能AI语言模型优化版，超强本地对话能力

AI模型GGUFGithubHuggingfaceMistral-7Bllama.cpp开源项目模型量化

Mistral-7B-Claude-Chat模型GGUF版提供多种量化文件(2-8位),支持CPU和GPU推理。采用Vicuna提示模板,适合聊天场景。兼容llama.cpp等多种工具,附详细使用说明。此优化版本旨在本地环境中实现高效AI对话。

Codestral-22B-v0.1 - 支持多语言代码生成和填空功能，涵盖80多种编程语言，包括Python和Java

Codestral-22B-v0.1GithubHuggingface代码生成开源项目机械学习模型模型推理编程语言

Codestral-22B-v0.1是Mistral AI开发的模型，覆盖80多种编程语言的数据集，包括Python、Java、C等流行语言。该模型可通过mistral_common、mistral_inference和transformers库进行推理，支持用户消息生成代码和填空模式预测，适合软件开发者在VS Code等环境中使用。目前不具备内容审核机制，团队将继续改进以适应需审核环境的部署

SFR-Embedding-Mistral - 基于Mistral的开源多语言文本嵌入模型

GithubHuggingfaceMTEB开源项目性能指标数据集机器学习模型模型评估

SFR-Embedding-Mistral是基于Mistral架构的多语言文本嵌入模型，通过MTEB基准测试验证其在文本分类、语义匹配和信息检索领域的性能表现。模型在AmazonPolarity分类测试中实现95.97%准确率，可用于多语言文本向量化处理。

Tutorial - 为AI爱好者提供全面的学习体验，课程涵盖Linux、Python和Git基础

GithubInternLM书生大模型实战营开源项目算力点闯关挑战

书生大模型实战营为AI爱好者提供全面的学习体验。课程涵盖Linux、Python和Git基础，并深入探讨InternLM、XTuner和OpenCompass等先进工具。通过循序渐进的实践任务，学员可掌握模型训练、部署和评测技能。项目还设立奖励机制和'书生共学计划'，促进知识分享和技术交流。该实战营分为入门、基础和进阶三个阶段，配备详细的任务指南和视频资料。学员可通过完成任务获得算力点奖励，并有机会解锁更高性能的计算资源。项目还包含LMDeploy量化部署、InternVL多模态模型等前沿内容，以及Android端部署等实用技能。

Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base - 高效压缩的大规模语言模型适用于多种自然语言生成任务

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Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base是一个经过剪枝和蒸馏的基础文本生成模型。它采用4096维嵌入、32个注意力头、11520维MLP中间层和40层结构,结合分组查询注意力和旋转位置编码技术。该模型在MMLU等基准测试中表现优异,适用于多种自然语言生成任务。支持8k字符输入,可通过Transformers库轻松使用。

Mistral-7B-Instruct-v0.2-GPTQ - 高效量化的开源指令型大语言模型

AI推理GPTQGithubHuggingfaceMistral 7B开源项目模型模型下载量化模型

Mistral-7B-Instruct-v0.2模型的GPTQ量化版本，提供4位和8位精度等多种参数选项。支持Linux和Windows的GPU推理，兼容多个开源框架。采用Mistral提示模板，适用于指令任务。由TheBloke量化发布，旨在提供高效易用的开源大语言模型。

Mistral-Large-Instruct-2407-GGUF - Mistral-Large-Instruct-2407模型的多语言量化方法与文件选择建议

GPU性能优化GithubHuggingfaceMistral-Large-Instruct-2407开源项目文本生成模型量化量化格式

Mistral-Large-Instruct-2407项目提供了多种语言支持的模型量化版本。通过llama.cpp工具，用户可以根据不同的RAM和VRAM需求进行量化。文章详细介绍每种量化文件的特性与性能建议，帮助用户根据硬件条件选取适合的文件，实现模型的快速或高质量运行。推荐关注K-quant与I-quant格式文件以在性能与速度间取得平衡。

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