Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF

Mistral Nemo多语言指令模型的量化版本

GGUF 开源项目 Mistral-Nemo-Instruct-2407 模型 Github 量化模型机器学习大语言模型 Huggingface

Mistral-Nemo-Instruct-2407模型的GGUF量化实现，包含从Q2到Q8多个量化等级，文件大小范围为4.9GB至13.1GB。模型原生支持英语、法语、德语等8种语言，基于Apache 2.0协议开源。项目提供了各量化版本的性能对比数据及使用文档，便于在性能和资源消耗间做出合适选择。

Github

Huggingface

介绍相关项目

mistral.rs - 支持多种设备、模型量化的大型语言模型(LLM)推理平台，配备与Open-AI API兼容的HTTP服务器和Python绑定

GithubHTTP服务器LLM推理Python APImistral.rs开源项目模型量化

mistral.rs是一款支持多种设备、模型量化的大型语言模型(LLM)推理平台，配备与Open-AI API兼容的HTTP服务器和Python绑定，提供快速、精确的模型推理服务。平台支持文本和视觉模型，如AnyMoE、Llama等，采用LoRA技术和动态适配器，提高推理效率。用户可通过API在多种加速器上部署模型，实现快速计算和灵活应用。

EfficientQAT - 高效量化训练技术助力大型语言模型压缩

EfficientQATGithubPyTorch大语言模型开源项目模型压缩量化训练

EfficientQAT是一种针对大型语言模型的量化训练技术。该技术采用两阶段训练方法,包括分块训练所有参数和端到端训练量化参数,在压缩模型大小的同时保持性能。EfficientQAT支持GPTQ和BitBLAS等多种量化格式,已成功应用于Llama和Mistral等模型系列,有效降低模型存储需求,为大型语言模型的部署提供了实用方案。

OmniQuant - 简便高效的大型语言模型量化技术

GithubLLaMAOmniQuant大语言模型开源项目量化高效QAT

OmniQuant是一种高效的量化技术，支持多种大型语言模型（LLM）的权重和激活量化，包括LLaMa和OPT等。其实现了4位及更低精度的权重量化，并通过MLC-LLM优化在多种硬件设备上的推理性能和内存占用。此外，项目还支持Mixtral和Falcon模型的压缩应用，大幅降低内存需求，提高运行效率。

LoftQ - 大型语言模型低资源量化微调新方法

GithubLoRALoftQ大语言模型开源项目微调量化

LoftQ是一种为大型语言模型设计的量化微调方法。它通过寻找最佳的量化LoRA初始化,实现有限GPU资源下的高效模型微调。LoftQ支持LLAMA、Falcon、Mistral等主流模型,提供相关工具和示例代码。在WikiText-2和GSM8K等任务上,LoftQ展现出优秀性能,为低资源环境中的LLM应用开发创造了新可能。

llm-awq - 激活感知权重量化技术实现大语言模型高效压缩与加速

AWQGithubLLM开源项目模型量化视觉语言模型边缘设备

AWQ是一种高效的大语言模型低比特权重量化技术，支持INT3/4量化，适用于指令微调和多模态模型。它提供预计算模型库、内存高效的4位线性层和快速推理CUDA内核。AWQ使TinyChat可在边缘设备上实现大模型高效本地推理。该技术已被Google、Amazon等采用，并获MLSys 2024最佳论文奖。

rwkv.cpp - 多精度量化推理和CPU优化的大语言模型

GithubPythonRWKVcuBLASggmlhipBLAS开源项目

该项目将RWKV-LM移植到ggerganov的ggml，支持FP32、FP16及量化的INT4、INT5和INT8推理，主要针对CPU使用，同时兼容cuBLAS。项目提供C库和Python封装。RWKV是一种不同于Transformer的大语言模型架构，只需前一步状态计算logits，适合长上下文使用。支持RWKV v5和v6模型以及LoRA检查点加载，适用于高质量和高性能需求的场景。

Chinese-Mixtral - 使用Sparse MoE架构的中文Mixtral模型

Chinese-MixtralGithubMixtral大模型量化开源项目指令精调稀疏混合专家模型

模型基于Mistral.ai的Mixtral模型开发，经过中文增量训练与指令精调，具备处理长文本（原生支持32K上下文，实测可达128K）的能力。包括中文Mixtral基础模型与指令模型，显著提升数学推理和代码生成性能。通过llama.cpp进行量化推理，最低仅需16G内存。开源提供代码、训练脚本与详细教程，支持多种推理和部署工具，适合个人电脑本地快速部署量化模型。

fsdp_qlora - 量化技术实现大型语言模型的高效训练

FSDPGithubLLMQLoRA开源项目微调量化

fsdp_qlora项目结合FSDP与量化LoRA,实现了在有限显存GPU上高效训练大型语言模型。支持HQQ和bitsandbytes的4位量化、LoRA、DoRA等多种策略,大幅降低内存占用。项目提供详细文档,便于快速上手使用。该方法使在消费级GPU上训练70B参数模型成为可能,为大模型研究提供了实用工具。

Qwen2 - 阿里巴巴推出多语言大规模语言模型支持128K上下文

GithubQwen2人工智能大语言模型开源项目模型训练自然语言处理

Qwen2是阿里巴巴发布的大规模语言模型系列，规模从0.5B到72B不等。支持27种语言，在编码和数学等领域表现优异。Qwen2-7B-Instruct和Qwen2-72B-Instruct模型的上下文长度达128K，显著增强长文本处理能力。项目提供多种部署选项，包括本地运行和规模化推理，并支持模型量化和微调。

GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力

AI对话GLM-4Github多模态大语言模型开源项目长文本

GLM-4-9B系列是智谱AI推出的开源预训练模型,包括基础版、支持128K上下文的Chat版、1M长文本版及多模态版。该系列支持26种语言,在语义理解、数学计算、逻辑推理等多项评测中表现优异。GLM-4-9B-Chat具备网页浏览、代码执行等功能,GLM-4V-9B则增加了视觉理解能力。这些模型在多项基准测试中均超越了同规模竞品。

项目侧边栏1

项目侧边栏2

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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