DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-FP8

FP8量化模型优化提高大语言模型部署效率

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DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-FP8是一种经过FP8量化优化的模型，旨在提升商业与研究中英文聊天助手的效率。此优化通过减少参数位数，有效降低内存和存储器需求，达到了79.60的HumanEval+基准测试得分。在vLLM 0.5.2及以上版本中实现高效部署。

文档

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base-GGUF - 文本生成量化模型的高效选择方案

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该项目通过llama.cpp和imatrix技术对文本生成模型进行量化处理，为不同硬件配置提供优化选择。模型文件允许根据RAM和VRAM大小选择最佳方案，从而提升运行效率。K-quants在多数应用中表现理想，而I-quants提供更优性能但在硬件兼容性上有特定要求。项目提供的工具和文档为用户在进行文本生成任务的过程中提供指导，帮助选择兼顾速度与质量的量化模型。

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct - 开源代码模型支持338种编程语言

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DeepSeek-Coder-V2是一个开源的代码语言模型，支持338种编程语言，上下文长度达128K。该模型通过6万亿token的额外预训练，增强了编码和数学推理能力。在标准基准评估中，它在代码相关任务上的表现与GPT4-Turbo相当，甚至超越了一些闭源模型。DeepSeek-Coder-V2提供16B和236B两个版本，可在Hugging Face平台上获取。

DeepSeek-V2-Lite - 创新架构驱动的高效混合专家语言模型

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DeepSeek-V2-Lite是一款采用创新架构的混合专家(MoE)语言模型。通过多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE技术,该模型实现了训练和推理的高效性。模型总参数量为16B,激活参数为2.4B,在多项英文和中文基准测试中表现优异,超越了同类7B密集模型和16B MoE模型。DeepSeek-V2-Lite支持单40G GPU部署和8x80G GPU微调,为自然语言处理研究提供了一个高性能且资源友好的选择。

Mistral-Nemo-Instruct-2407-FP8 - FP8量化技术在模型优化与部署中的应用

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Mistral-Nemo-Instruct-2407-FP8通过FP8量化技术提升了模型的内存和体积效率，主要用于商业和研究。该模型适用于英语聊天助手，利用参数位数的减少节省约50%的资源。结合vLLM>=0.5.0的高效推理环境，优化部署性能。量化由AutoFP8完成，Neural Magic计划转向支持更多方案的llm-compressor。尽管量化后某些评测得分略有下降，但保持的性能恢复率使其成为资源效率化的优选方案。

DeepSeek-V2-Lite-Chat - 单卡40G部署的轻量级混合专家语言模型

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DeepSeek-V2-Lite采用MLA注意力机制和DeepSeekMoE架构，是一款轻量级混合专家模型。模型总参数量16B，激活参数2.4B，仅需单张40G显卡即可部署。模型支持32k上下文长度，在MMLU、C-Eval等英中文基准测试中表现优异，提供基础和对话两个版本。

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF - DeepSeek推出的全新MoE模型，专注编码指令与代码补全

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DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct是DeepSeek推出的编码指令专用MoE架构模型，通过6万亿高质量编码数据训练，以增强编程和数学推理能力，支持128k超长上下文。在多项基准测试中表现出色，可用于指令跟随和代码补全。要求使用LM Studio 0.2.25及更高版本，并需禁用Flash attention以正常运行。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-KV - FP8量化策略提升模型计算效率

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项目利用Quark工具对模型的线性层进行FP8量化，实现更高效的部署和轻微的推理性能提升。使用Pile数据集进行校准，提高模型性能。支持单GPU和多GPU环境，便于在vLLM兼容后端进行高效部署，Perplexity指标略有提升。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama视觉语言模型FP8量化版支持多语言部署

GithubHuggingfaceLlama-3.2vLLM人工智能开源项目模型视觉识别量化压缩

基于Meta-Llama-3.2架构的视觉语言模型，通过FP8动态量化技术实现模型压缩，在保持原有性能的同时将显存需求降低50%。模型支持图文输入和多语言输出，可通过vLLM实现快速部署，提供OpenAI兼容接口，适合商业场景应用。

Meta-Llama-3-8B-Instruct-quantized.w8a16 - 智能LLM量化技术实现50%体积压缩并完整保留性能

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3OpenLLM人工智能开源项目权重优化模型模型量化

Meta-Llama-3-8B-Instruct模型经INT8量化优化后，参数位数从16位降至8位，减少约50%磁盘空间和GPU内存占用。在OpenLLM基准测试中，量化模型平均得分68.69，与原版68.54分相当。模型支持vLLM和transformers框架部署，适用于英语环境中商业和研究领域的AI助手应用。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-FP8-KV - Meta-Llama-3.1的FP8量化方法实现高效部署

FP8GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B-InstructQuark开源项目推理模型量化

项目使用Quark对Meta-Llama-3.1模型进行FP8量化，优化了线性层（不含lm_head）的权重和激活过程。支持用户在单或多GPU平台上部署并在vLLM兼容平台上高效运行。尽管伪量化评估结果可能与实际推理精确度略有不同，但仍提供关键指标，助力模型开发与优化。通过FP8对称模式的应用，模型性能得到提升，并提供了准确性的参考标准，为后续模型开发提供支持。

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