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Mixtral_Erotic_13Bx2_MOE_22B-GGUF

Mixtral Erotic 22B模型的GGUF量化版本集合

本项目提供Mixtral_Erotic_13Bx2_MOE_22B模型的16种GGUF量化版本,涵盖Q2至Q8不同规格,文件大小在8.2GB到23.1GB之间。项目详细比较了各版本特点和性能,推荐使用速度较快的Q4_K_S和Q4_K_M版本,质量较好的Q6_K版本,以及最佳质量的Q8_0版本。用户可根据需求选择适合的量化版本。

Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.2-GGUF - Llama-3-8B的GGUF格式量化模型
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3大型语言模型开源项目文本生成模型量化
Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.2模型的GGUF格式量化版本,提供2-bit至8-bit多级量化选项。该版本显著减小模型体积和内存需求,同时维持性能。采用ChatML提示模板,兼容多种GGUF格式支持工具,如llama.cpp和LM Studio。此轻量化版本使大型语言模型能在更多设备上本地运行,扩展了应用范围。
Ministral-8B-Instruct-2410-Q6_K-GGUF - Ministral-8B多语言GGUF格式大模型
GithubHuggingfaceMistral AI商业授权开源许可开源项目模型语言模型非商业研究
Ministral-8B-Instruct-2410模型的GGUF格式版本,通过llama.cpp实现。采用Q6_K量化方案,支持CLI命令行和服务器模式运行,可处理包括中文在内的10种主要语言。适用于个人和学术研究,提供详细安装使用说明和代码示例,便于快速部署。
Noromaid-13B-v0.3-GGUF - 高效本地部署的大规模语言模型GGUF量化版本,支持多种精度选项
AI推理GGUFGithubHuggingfaceNoromaidllama.cpp开源项目模型模型量化
Noromaid-13B模型的GGUF量化版本提供2-8位精度选项,支持CPU和GPU部署。模型采用Alpaca提示模板,与llama.cpp等框架兼容。文件大小范围为5.43GB至13.83GB,Q4_K_M版本可实现性能与质量的平衡。模型基于cc-by-nc-4.0和Meta Llama 2许可发布。
OpenELM-3B-Instruct-GGUF - 轻量级开源语言模型的多版本量化实现
GGUFGithubHuggingfaceOpenELM开源项目提示模板模型模型量化语言模型
基于GGUF格式量化,提供从Q2到F16共16种量化版本。模型采用层级缩放策略优化参数分配,基于1.8万亿token数据训练,支持指令微调,可在3.14GB至7.72GB内存环境下运行。
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。
mixtral-offloading - Mixtral-8x7B模型高效推理的实现方法
CPUGPUGithubHQQMixtral-8x7BMoE开源项目
该项目实现了Mixtral-8x7B模型的高效推理,使用混合量化和MoE卸载策略。通过HQQ量化方案分别处理注意力层和专家层,使模型适应GPU和CPU内存。每层的专家单独卸载并在需要时重新加载到GPU,活跃专家存储在LRU缓存中以减少GPU-RAM通信。更多技术细节和结果请参阅技术报告。
ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型,支持多种训练和量化方法
ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调
ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法,支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式,适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作,支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能,如强化学习和模型评估,满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。
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-8x7B - 增强中文编解码能力的开源大模型
Chinese-Mixtral-8x7BGithubMoE模型增量预训练开源项目推理加速模型下载
Chinese-Mixtral-8x7B通过中文扩词表和增量预训练,提高了在中文编解码和生成理解能力。项目提供完整的开源模型及预训练代码,支持QLoRA训练和多种推理加速方案。其在中文知识和理解上的表现卓越,同时在英文方面也表现不俗,适用于各种中文自然语言处理应用场景。
VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型
GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调
VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型,具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础,增添了6.2亿参数,整合了先进的BLIP2-Qformer技术,达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿,展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化,支持在消费级显卡上运行,降低了使用门槛,拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。
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