Llama-3.2-3B-Instruct-4bit

MLX框架专用的Llama 3.2指令模型4位精度优化版

开源许可机器学习 Huggingface 开源项目模型 MLX框架 Github 语言模型 Llama 3.2

这是基于Meta原版Llama-3.2-3B-Instruct转换的MLX框架专用模型，采用4位精度量化以提升效率。模型支持英语、德语、法语等多种语言处理能力，通过mlx-lm库即可实现模型加载和文本生成。该模型遵循Llama 3.2社区许可协议，保持了原版模型的核心功能。

Github

Huggingface

介绍相关项目

llama3-Chinese-chat - llama3中文版上线，提供多样化微调和部署选项

API部署Githubllama3中文化开源项目微调模型训练

llama3中文版本发布，提供丰富中文对话数据集和多种微调选项（如DPO、SFT、RLHF）。项目包含详细的API部署教程、本地LMStudio教程和vLLM云端部署方式，适用于不同用户需求。欢迎加入，完善中文AI模型。

llama.cpp - C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理，支持多种硬件和系统

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llama.cpp 提供了基于 C/C++ 的纯粹实现，支持包括 LLaMA 在内的多个模型的推理。专为多种硬件和操作系统优化，包括使用 ARM NEON、AVX 指令集和 Metal 框架的设备。此外，项目支持使用 NVIDIA GPU 的自定义 CUDA 核心，以及通过 HIP 支持 AMD GPU，为开发者在本地或云环境中实现高效、低延迟的大规模语言模型推理提供了强大的灵活性和可扩展性。

Llama3-Tutorial - Llama 3模型实践教程从部署到微调评测

GithubLlama 3大模型开源项目微调评测部署

Llama 3教程项目提供了从本地部署到高效部署和能力评测的全面指导。包含六个课程，涵盖XTuner个性化助手训练、LLaVA图像理解、LMDeploy高效部署和OpenCompass模型评估等核心内容。该教程为开发者提供了实践Llama 3大语言模型的完整流程和关键技能培训。

Chinese-LLaMA-Alpaca-2 - 基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目

Chinese-LLaMA-Alpaca-2FlashAttention-2Github中文词表大模型开源项目长上下文

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huggingface-llama-recipes - Llama 3.1模型快速入门与应用指南

GithubHugging FaceLlama 3.1开源项目本地推理模型微调量化

本项目提供了一系列实用工具和指南，帮助开发者快速掌握Llama 3.1模型。内容涵盖本地推理、API调用、模型量化和微调等关键主题，并包含相关代码示例。此外，项目还介绍了Llama Guard和Prompt Guard安全模型的应用，以及其他高级用例。项目资源适合不同经验水平的开发者，为探索和应用Llama 3.1模型提供了有价值的参考。

exllama - 为现代GPU优化的快速内存高效Llama实现

AI模型CUDAExLlamaGPU加速Github开源项目深度学习

ExLlama是一个基于Python/C++/CUDA的独立实现,针对4位GPTQ权重进行了优化,旨在提高现代GPU上的运行速度和内存效率。该项目支持NVIDIA 30系列及更新的GPU,可处理Llama、Koala和WizardLM等多种大型语言模型。ExLlama具备基准测试、聊天机器人示例和Web界面等功能,同时支持Docker部署。尽管仍在开发中,项目已展现出卓越的性能和效率。

CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型

CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解

CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列，在多项基准测试中表现优异，支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解，特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度，并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型，迎接未来视觉智能挑战。

Taiwan-LLM - 专为繁体中文与英语环境设计的高性能语言模型，具有70亿参数规模

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Llama-3-Taiwan-70B是专为繁体中文与英语环境设计的高性能语言模型，具有70亿参数规模，涵盖多个行业领域。该模型透过NVIDIA NeMo技术优化，已完成在台北一号的NVIDIA DGX H100系统上的训练，获多个企业支持。

airllm - 在单个4GB GPU上运行70B大模型，无需量化和蒸馏

AirLLMGithubLlama3.1大语言模型开源项目推理优化模型压缩

AirLLM优化了推理内存使用，使70B大模型能在单个4GB GPU上运行，无需量化、蒸馏或剪枝。同时，8GB显存可运行405B的Llama3.1。支持多种模型压缩方式，推理速度可提升至3倍。兼容多种大模型，提供详细配置和案例，支持在MacOS上运行。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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