Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-i1-GGUF

多种量化选项助力模型性能与效率优化

量化开源项目使用指南模型 Github Huggingface Hugging Face 机器学习模型 Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored

项目提供多种量化选项，包括i1-IQ1_S到i1-Q6_K不同规格的GGUF文件，满足研究和开发中的多样化需求。用户可参考TheBloke的指南了解使用方法，实现实际应用中的性能和效率优化，同时保持模型输出质量与资源利用的平衡。

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

GPU加速GithubHuggingfaceLlama 30B Supercot开源项目新格式模型模型文件量化

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。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GGUF - LLaMA 3.1模型量化版本集合及性能参数对比

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能大语言模型开源项目机器学习模型模型量化

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型量化版本集合采用llama.cpp的imatrix压缩方式，包含从Q8_0到IQ3_M共13种量化等级选择。模型文件大小范围为74.98GB至31.94GB，适配LM Studio运行环境。Q6_K、Q5_K系列及IQ4_XS等中等压缩比版本在性能与资源占用方面达到较好平衡。

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

GithubHuggingfaceLlama-3.2-1B-InstructMLC-LLM人工智能大语言模型开源项目模型聊天机器人

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。

Reflection-Llama-3.1-70B-GGUF - Llama-3.1-70B模型的GGUF量化版本集合

GPU内存优化GithubHuggingfaceLlama人工智能推理开源项目模型模型量化深度学习

Reflection-Llama-3.1-70B模型的GGUF量化集合，包含从74.98GB到22.24GB的多个版本。采用K-quants和I-quants量化技术，并对embed和output权重进行了特别处理。项目提供了详细的版本特性说明、安装指南以及基于不同硬件配置的选型建议。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Meta Llama-3.2-3B模型的GGUF文件和高效微调工具

GithubHuggingfaceLlama 3.2开源开源项目微调机器学习模型语言模型

本项目提供Meta Llama-3.2-3B语言模型的GGUF格式文件，支持2至16位量化。集成的Unsloth工具可大幅提升Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等模型的微调效率，速度提升2-5倍，内存减少70%。项目支持在Google Colab上使用Tesla T4 GPU免费微调模型，并可将结果导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face平台。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - 高性能量化模型支持多语言文本生成

GGUFGithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1多语言大语言模型开源项目文本生成模型

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的GGUF格式文件集支持高效推理和多语言文本生成。GGUF是llama.cpp团队推出的新格式,替代了原有的GGML。该模型适用于英语、德语、法语等8种语言的助手式对话和自然语言生成任务。项目还介绍了多种支持GGUF的客户端和库,为用户提供了灵活的使用选择。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2语言模型微调加速与优化工具

GithubHuggingfaceLlama-3.2人工智能大语言模型开源项目模型模型训练自然语言处理

该项目针对Meta的Llama 3.2-1B-Instruct模型提供开源微调解决方案。通过Unsloth技术，实现2-5倍训练速度提升和70%内存节省。项目提供多种量化版本的GGUF模型文件，支持Llama 3.2、Gemma 2等主流大语言模型。免费Google Colab笔记本便于用户进行微调和部署。适合需要高效定制大语言模型的开发者和研究人员使用。

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

GithubHuggingfaceLlama-3-Hercules-5.1-8Btransformers开源项目性能优化文件下载模型量化

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。

Llama-2-7B-GGUF - Meta开源的大型语言模型GGUF量化格式版本

GGUFGithubHuggingfaceLlama 2Meta开源开源项目模型语言模型

Llama 2 7B GGUF是Meta开源语言模型的优化版本，采用llama.cpp团队开发的GGUF量化格式。该版本提供2-8比特多种量化选项，支持CPU和GPU推理，可满足不同场景的部署需求。项目包含模型下载、运行指南以及主流框架的集成方法，方便开发者快速上手使用。

Llama-3SOME-8B-v2-GGUF - Llama-3SOME-8B-v2量化模型下载和选择的实用指南

GithubHuggingfaceLlama-3SOME-8B-v2内存需求开源项目模型模型下载量化高品质

该项目通过llama.cpp的imatrix选项实现了Llama-3SOME-8B-v2模型的多种量化版本下载，以适应不同的内存需求。根据系统RAM和GPU的VRAM，用户可以选择最佳量化格式来在性能和质量之间取得平衡。建议使用K量化格式，如Q5_K_M，或在某些情况下选择性能优异的I量化格式，如IQ3_M。项目提供了从低RAM需求到最高质量的多种选择，用户可以根据需求进行灵活选择。

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