Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF

3B参数指令微调语言模型的高效GGUF量化版本

模型量化人工智能 Github Llama Huggingface 开源项目 GGUF

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。

Huggingface

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llama-3-8b-Instruct - 开源大模型训练工具实现显著提速与内存优化

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基于4bit量化技术的开源大语言模型训练工具，为Mistral、Gemma、Llama等主流模型提供优化方案。项目通过技术创新实现训练速度提升2-5倍，内存占用降低70%。支持GGUF格式导出和Hugging Face部署，提供多个免费Colab训练环境，降低了模型训练的硬件门槛。

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。

llama-30b-supercot-GGUF - Llama 30B Supercot GGUF：多种量化格式与GPU加速

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GGUF格式的Llama 30B Supercot模型支持GPU加速，具备多个量化选项。由ausboss创建，提供多种格式适应不同需求，推荐Q4_K_M格式以实现性能与质量的平衡。GGUF是GGML的替代格式，兼容多种用户界面和库，如llama.cpp、text-generation-webui，适合于机器学习和AI领域应用。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Meta开发的多语言对话AI模型

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Llama-3.2-1B-Instruct是Meta开发的多语言对话AI模型,支持128K上下文长度和8种主要语言。该模型适用于代理检索、摘要等任务,由meta-llama创建并提供GGUF量化版本。作为社区模型,它针对多语言对话场景优化,可用于开发多种对话应用。使用时请注意相关责任和免责声明。

Llama-3-Hercules-5.1-8B-GGUF - 量化文本生成模型的高效选择指南

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Llama-3-Hercules-5.1-8B-GGUF项目通过llama.cpp工具实现文本生成模型的量化，提供多种量化类型，以满足不同内存和性能的需求。用户可以在包括Q8_0、Q6_K、Q5_K_M等量化选项中，根据具体条件选择合适版本。建议用户通过合理的内存配置，在GPU或CPU上实现高效的模型运行。推荐使用K-quants格式以获取较高性能，而I-quants则适用于内存优化。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - 高性能量化版指令调优大语言模型

GGUF格式GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct开源项目文本生成本地部署模型语言模型

本项目提供Mistral-7B-Instruct-v0.3模型的GGUF格式量化版本。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式，兼容多种客户端和库。模型支持2-8位量化，可在不同平台上实现GPU加速，适合文本生成和对话应用。这为在本地设备部署高性能大语言模型提供了便捷解决方案。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic - 多语种量化优化模型，显著降低内存占用

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通过将权重和激活量化为FP8格式，该项目优化了Llama-3.1-Nemotron模型，显著降低了GPU内存与磁盘的占用。模型适用于商业与研究，支持多语言开发和会话助手的构建。利用vLLM，可以实现高效部署并具有OpenAI兼容性。Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic在诸多测试中表现优良，在Arena-Hard评估中达99.41%的恢复率。

Qwen2.5-32B-AGI-Q6_K-GGUF - 通量计算优化的高性能大语言模型本地部署

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该项目提供了GGUF格式转换的Qwen2.5-32B-AGI模型，支持通过llama.cpp实现本地高效部署和推理。模型采用Q6_K量化方案，在维持性能的同时显著减少资源消耗。项目支持通过brew快速安装llama.cpp或源码编译部署，并提供命令行界面和服务器模式两种运行选项，为本地化大模型应用提供灵活解决方案。

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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。

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