DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-FP8

FP8量化模型优化提高大语言模型部署效率

vLLM Github 开源项目文本生成 DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-FP8 量化 FP8 Huggingface 模型

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 - 开源代码语言模型

AI模型DeepSeek-Coder-V2GithubMoE模型代码智能开源模型开源项目

DeepSeek-Coder-V2是一款性能出色的开源代码语言模型，在多项代码相关任务中展现了强大实力。该模型支持338种编程语言，拥有128K的上下文长度，采用混合专家(MoE)架构。提供16B和236B两种参数版本，在代码生成、补全和修复等任务中表现卓越，同时在数学推理和通用语言任务中也展现出强大能力，为代码智能领域带来重要进展。

StarCoder2-7B-GGUF - 多种量化模型版本，提升代码生成性能与存储效率

GithubHuggingfaceLlamaEdgeStarCoder2代码生成开源项目模型模型压缩量化模型

此项目提供多种量化模型版本，旨在优化代码生成任务中的性能与存储效率。可选范围包括小容量、质量损失较大的版本到大容量、质量损失低的版本，以满足各种需求。Q4_K_M与Q5_K_M模型在质量与容量间表现出良好的平衡。该项目使用llama.cpp进行量化，适合空间与性能有特定需求的开发者。

Phi-3-medium-128k-instruct-quantized.w8a16 - 优化为INT8的14亿参数开源模型，提升计算效率

GithubHuggingfacePhi-3-medium-128k-instructvLLM开源项目文本生成模型模型优化量化

Phi-3模型的量化版本，通过将权重量化为INT8，将参数位数从16减少至8，约减少50%的磁盘和GPU使用，仍保有高性能。专为英语商业与研究用设计，不适用于违法行为。支持在vLLM和Transformers中高效部署，平均分数74.04逼近未量化版本。在OpenLLM基准中展现优异准确性与恢复能力。

Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - 针对不同硬件环境优化的大模型量化版本

GPU运算GithubHuggingfaceQwen2.5-14B-Instruct人工智能模型开源项目模型模型推理模型量化

Qwen2.5-14B-Instruct模型的量化优化项目，通过F16到Q2_K等多种精度量化方案，将模型体积压缩至5.36GB-29.55GB范围。项目集成了ARM芯片优化版本和创新的I-quant量化技术，实现了模型性能、速度与硬件适配的平衡。量化版本涵盖了从高精度到轻量级的多个选项，方便在不同计算资源条件下部署使用。

Phi-3.5-mini-instruct-GGUF - 高性能微软小型语言模型的量化方案

ARM芯片GGUFGithubHuggingfacePhi-3.5-mini-instruct开源项目模型模型权重量化

该项目基于llama.cpp框架,对Microsoft Phi-3.5-mini-instruct模型进行GGUF格式量化,提供从Q2到Q8等多个精度版本。每个量化版本都针对不同硬件平台进行了优化,包括针对ARM芯片的特殊优化版本。项目提供完整的模型特性对比和选择指南,帮助开发者根据实际需求选择合适的量化版本。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16 - 基于LLaMA 3.1的INT4量化指令模型

GithubHuggingfaceMeta-LlamavLLM多语言支持开源项目模型评估基准量化模型

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的INT4量化版本，将模型参数从16bit压缩至4bit，有效降低75%的存储和显存占用。模型在Arena-Hard、OpenLLM、HumanEval等基准测试中表现稳定，量化后性能恢复率保持在93%-99%之间。通过vLLM后端部署，支持8种语言处理，适合商业及研究领域应用。

Qwen2.5-7B-bnb-4bit - 采用4bit量化技术加速Qwen2.5-7B模型并降低70%内存占用

GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth大语言模型开源项目模型模型微调深度学习

基于Qwen2.5-7B的量化优化版本，通过4bit量化技术将内存占用降低70%。模型拥有76亿参数，具备128K上下文长度和29种语言处理能力，支持编码、数学运算和长文本生成等功能。该版本在保持原有性能的同时实现轻量化部署，可用于后续的模型微调与定制开发。

Qwen2.5-32B-AGI-GGUF - Qwen2.5-32B-AGI模型量化与性能优化概述

GithubHuggingfaceQwen2.5-32B-AGI开源项目文本生成权重模型模型优化量化

介绍Qwen2.5-32B-AGI在Llamacpp中的量化模型，强调文本生成性能的提升。多种量化格式（如Q8_0，Q6_K_L）满足不同需求，结合embed/output量化，适应低RAM环境。提供模型选择、下载与运行指南，含基于ARM芯片的性能优化方法。

Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF - Qwen2.5-3B-Instruct重启量化技术提升多设备文本生成表现

GithubHuggingfaceQwen2.5-3B-Instruct嵌入输出权重开源项目文件大小模型模型下载量化

本项目通过使用llama.cpp进行量化优化，使文本生成模型在各类设备上运行更为高效，其在ARM芯片上的性能尤为突出，同时提供多种量化类型以满足不同内存和计算需求。更新的tokenizer进一步提升了文本生成质量。项目提供多种K-quant和I-quant选项以满足特定环境需求，并深入对比不同量化格式的性能差异。为研究人员和开发者提供丰富下载资源和技术支持，助力大规模语言模型的高效实现。

glm-4-9b-chat-1m-GGUF - 基于GLM-4的轻量级中文对话模型量化版本

GGUFGLM-4GPU优化GithubHuggingface大语言模型开源项目模型模型量化

该项目基于GLM-4-9b-chat-1m模型开发,通过llama.cpp实现多种精度的模型量化。从18GB的F16版本到4GB的IQ2版本,提供了丰富的量化选项。项目中包含详细的性能对比和部署建议,方便开发者根据硬件条件选择合适的量化版本进行本地化部署。

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豆包MarsCode

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