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。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - 支持功能调用的高质量指令跟随模型

GithubHuggingfaceLM StudioMistral 7B Instruct功能调用开源项目指令跟随模型

Mistral 7B Instruct v0.3是一款经过优化的指令跟随模型，新增功能调用支持进一步扩展应用范围，增强助理功能。此版本引入扩展词汇表和新的分词器，支持功能调用。模型由Mistral AI创建，GGUF量化由bartowski提供。提醒：本社区模型由第三方提供，用户需自行负责内容的准确和适用性。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - 高性能量化版指令微调大语言模型

GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3大型语言模型开源项目提示模板模型硬件要求量化

Mistral-7B-Instruct-v0.3 GGUF是一系列针对不同硬件条件优化的量化模型。支持32k上下文长度、扩展词表和函数调用，适用于对话等交互任务。模型大小从2.72GB到14.5GB不等，提供多种精度选择，平衡性能和资源消耗。GGUF格式便于在各类设备上高效部署和使用。

LLM-Workshop - 大语言模型实践与应用工作坊

GithubLLM人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理

LLM-Workshop 是 Sourab Mangrulkar 创建的大语言模型工作坊。该项目为开发者和研究人员提供 LLM 技术学习平台，内容包括模型训练、调优技巧、应用开发等。工作坊旨在帮助参与者掌握 AI 和自然语言处理领域的实用技能，适合想要深入了解大语言模型技术的人员参与。

recipes - Weaviate的全面功能和集成解决方案

GithubWeaviate多租户开源项目生成功能矢量搜索集成

本库包含多个Weaviate的端到端示例，介绍了向量搜索、混合搜索、生成式搜索、重排、多租户等功能，并展示了与谷歌、AWS、Confluent、Spark、LangChain等技术的集成。欢迎社区用户提出建议并贡献，以不断完善项目。

Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - 多语言指令微调大规模语言模型

GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct多语言大语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理

Mistral-Nemo-Instruct-2407是一款基于Mistral-Nemo-Base-2407指令微调的大规模语言模型，支持128k上下文窗口。该模型在多语言和代码任务方面表现优异，可替代Mistral 7B使用。模型在主流基准测试中表现出色，并在多语言任务中展现强大能力。开发者可通过mistral_inference、transformers或NeMo框架使用该模型进行聊天、指令遵循和函数调用等多样化任务。Mistral-Nemo-Instruct-2407采用Apache 2许可证开源发布。

prodigy-openai-recipes - 结合OpenAI大语言模型与本地Prodigy实例，通过零次和少次学习技术，高效构建高质量数据集的方法

GithubNEROpenAIProdigyspaCytextcat开源项目

该项目展示了如何结合OpenAI大语言模型与本地Prodigy实例，通过零次和少次学习技术，高效构建高质量数据集。用户可以使用该方法进行命名实体识别和文本分类等任务，手动校正模型预测结果以提高数据准确性。项目提供详细的设置指南，帮助用户在本地安装和运行必要的软件，并配置API密钥。通过高效的数据注解流程和灵活的模板设置，用户能够快速获得金标准数据，并训练符合特定需求的监督模型。

miqu-1-70b - 高性能70B大语言模型，支持32k上下文，采用Mistral格式

GithubHuggingfacemiqu 70b人工智能大型语言模型开源项目提示词格式模型模型设置

miqu-1-70b是一款采用Mistral格式的大型语言模型，具有32k tokens的上下文处理能力。模型采用高频基础ROPE设置，无需额外调整即可发挥优秀性能。经过温度系数1和top_p 0.95的参数组合测试，该模型适用于广泛的自然语言处理任务。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-AWQ - Mistral模型AWQ量化版支持高级函数调用和三代分词

AWQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3大语言模型开源项目模型模型量化自然语言处理

作为Mistral-7B-Instruct-v0.3的AWQ量化版本，该模型采用4比特压缩技术，在提供快速推理性能的同时保持了原有精度。通过扩展词汇表和引入第三代分词技术，增强了模型的理解能力。目前已集成到主流AI框架平台，可在搭载NVIDIA显卡的Linux或Windows系统上运行。

Mistral-7B-v0.1-GGUF - 多平台支持的GGUF格式模型文件，提升推理效率

GPU加速GithubHuggingfaceMistral 7B v0.1开源模型开源项目文本生成模型量化方法

Mistral AI发布的Mistral 7B v0.1模型以GGUF格式支持多种文本生成任务。此格式由llama.cpp团队开发，替代旧的GGML格式，兼容多平台和库，包括支持GPU加速的text-generation-webui、KoboldCpp和LM Studio等。项目提供多样的量化模型文件，适配不同推理需求，保证了启发式使用中的高效性能。用户可通过简单的下载及命令行操作获取模型，并支持Python等语言的集成，为文本生成任务提供了高性能的解决方案。

Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ - AWQ量化优化的Mistral-7B指令模型支持GPU加速推理

AWQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.1人工智能大语言模型开源项目指令微调模型

Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ是基于Mistral AI开源的指令微调语言模型,经过AWQ 4位量化优化。该模型保留了原版的分组查询注意力和滑动窗口注意力等特性,同时大幅降低了模型大小,提升了GPU推理速度。它支持处理4096个token的长文本输入,适合需要高效部署的应用场景。开发者可以通过Python接口便捷地使用该模型进行文本生成。

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