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gemma2-9B-daybreak-v0.5-i1-GGUF

多规格IQ量化文件优化AI模型表现

本项目提供多种规格的量化文件,供满足不同AI性能和质量需求的应用选择。用户可通过TheBloke的指南熟悉GGUF文件的使用和多部分合并,并根据具体要求选择合适的文件版本。量化文件包括从i1-IQ1到i1-Q6的不同规格,其中部分文件在优化速度的同时,保持了优秀的质量。感谢nethype GmbH和@nicoboss的技术支持,确保了高质量imatrix量化文件的生产。

guanaco-33B-GGUF - Guanaco 33B模型的高效量化格式,支持多平台部署
GPU加速GithubGuanaco 33BHuggingfaceTim Dettmers开源项目模型模型格式量化
该项目提供的GGUF格式量化模型文件针对Guanaco 33B进行了优化,适用于多种平台,包括llama.cpp和text-generation-webui。作为GGML的替代格式,GGUF引入了改良的量化方法,支持2到8位的量化,满足各种硬件资源需求。其优势在于提高AI推理性能与效率,并支持GPU加速,适合对AI生成及推理质量有较高要求的应用场景。
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF - 高性能代码模型的多版本量化优化支持多种硬件推理应用
DeepSeek-CoderGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目模型模型压缩量化模型
本项目针对DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct模型进行量化优化,提供20多种GGUF格式文件,大小从6GB到17GB不等。采用llama.cpp的imatrix技术实现高效压缩,同时保持模型性能。用户可根据硬件条件选择适合的版本,支持NVIDIA、AMD等平台的深度学习推理。
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B-GGUF - Hermes-2-Theta量化文件的选择与使用指南
GithubHermes-2-Theta-Llama-3-8BHuggingfaceI-quantsK-quants开源项目模型模型大小量化
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B项目使用llama.cpp技术产生多种量化文件,适合多种硬件架构和性能需求。用户可依据设备的RAM和VRAM选择恰当的量化文件。项目提供Q和I两种量化格式,涵盖从低到高的质量选项,并可通过huggingface-cli轻松下载。项目还包括性能表现图表及功能矩阵,为用户优化模型提供指南。
guanaco-65B-GGUF - 解析新型GGUF格式及其多平台兼容性
GPU加速GithubGuanaco 65BHuggingfaceTim Dettmers开源项目模型模型格式量化
此项目涵盖了2023年8月21日由llama.cpp团队推出的GGUF格式,作为已停用的GGML格式的替代方案。该项目提供了多种比特的量化文件,适用于CPU和GPU的推理需求。用户能够通过多种客户端和库,如llama.cpp和text-generation-webui,下载并高效使用这些模型,提供本地及网络接口支持。所支持的量化方法包括GGML_TYPE_Q4_K,提供质量与性能的平衡。
CodeQwen1.5-7B-GGUF - 丰富的量化模型选择,多平台优化性能
CodeQwen1.5-7BGithubHugging FaceHuggingface内存需求开源项目模型模型质量量化
通过llama.cpp工具实现多量化模型的生成,CodeQwen1.5系列提供不同文件大小和质量选项,适用于各种设备资源和性能需求。推荐选择高质量Q6_K和Q5_K_M格式,平衡性能与存储空间。该项目适合RAM和VRAM有限的用户,并支持多种格式在不同硬件平台上运行。新方法如I-quants提高性能输出,但与Vulcan不兼容,适用于Nvidia的cuBLAS和AMD的rocBLAS。丰富的特性矩阵便于深入比较选择。
gemma-2-9b-it - 优化模型微调,降低内存使用,提升处理性能
GithubHuggingfacetransformers免费调优内存优化开源项目机器学习模型量化模型
采用Unsloth技术,通过4bit量化实现Gemma 2 (9B)模型在低内存环境下的高效微调。Google Colab笔记本适合初学者,便于用户添加数据集和运行,获得性能提升至2倍的微调模型,支持导出为GGUF、vLLM或上传至Hugging Face,并减少内存使用达63%。
Phi-3.5-mini-instruct_Uncensored-GGUF - 优化的量化模型提供多种压缩方案支持不同运行环境
GGUFGithubHuggingfaceLLMPhi-3.5llama.cpp开源项目模型量化
该项目基于llama.cpp框架,将Phi-3.5-mini-instruct模型转换为GGUF格式,提供从F16到IQ2_M共19种量化版本。模型文件大小范围在1.32GB至7.64GB之间,适配CPU和GPU环境。Q6_K、Q5_K系列及IQ4_XS等版本在性能与体积上表现均衡,可根据硬件配置选择适合的版本使用。
Big-Tiger-Gemma-27B-v1-GGUF - 优化27B参数的高效解码模型 拒绝率低
Big Tiger Gemma 27B v1GithubHugging FaceHuggingface开源项目机器学习模型神经网络
探索27B参数的无审查优化模型 大幅减少信息拒绝 提高复杂计算任务性能 支持多版本改进 包括GGUF和iMatrix 提供优质计算表现和精确度 提升模型应用体验
Chronos-Gold-12B-1.0-i1-GGUF - 多种量化版本适配通用语言模型
Chronos-Gold-12BGGUFGithubHuggingfacetransformers开源项目模型自然语言处理量化模型
Chronos-Gold-12B-1.0-i1-GGUF是Chronos-Gold-12B通用语言模型的量化版本,提供多种量化类型,文件大小从3.1GB到10.2GB不等。该项目采用GGUF格式,便于在资源受限环境中部署。模型适用于角色扮演、故事写作等多种场景,可根据不同的性能和存储需求选择合适的版本。
SuperNova-Medius-GGUF - 多种量化方法提升模型性能与适配性
ARMGithubHuggingfaceRAMSuperNova-Medius开源项目性能模型量化
SuperNova-Medius-GGUF项目通过llama.cpp工具对SuperNova-Medius模型进行多种量化处理,是以多样化版本满足不同应用的需求。精细化量化过程依托imatrix选项,提供了多种质量和性能的选择。用户可以根据自身硬件环境,如ARM架构设备、低RAM或需最大化GPU VRAM使用的场景,选择相应版本。此外,项目为文件选择提供了详细指南,确保用户能够找到适合其系统性能的最佳模型版本。这些量化技术为不同硬件上的文本生成任务提供了广泛的支持。
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