Meta-Llama-3-8B-Instruct-FP8

FP8量化版Meta Llama 3实现内存占用减半

模型优化 FP8量化 vLLM 模型 Github 开源项目 Meta-Llama-3 大语言模型 Huggingface

这是一个通过8位浮点(FP8)量化技术优化的Meta Llama 3模型，在仅占用原模型一半存储空间和GPU内存的同时，保持了99.28%的性能水平。模型基于vLLM后端运行，支持英语对话场景下的商业及研究应用，可用于构建AI助手等应用。

llama-2-7b-bnb-4bit - 提升Llama模型性能，实现速度翻倍与内存节省

GithubHuggingfaceLlamaUnsloth内存优化参数调优开源项目模型模型量化

项目通过4bit量化模型和Unsloth技术，优化Llama系列模型的性能。用户可在Google Colab上进行简单操作，免费获取如Gemma、Mistral、TinyLlama等模型，并实现性能提升和内存节省。以Llama 2为例，其推理速度可提高2.2倍，内存使用减少43%。项目适合初学者，支持导出为GGUF和vLLM格式，可上传至Hugging Face。

Meta-Llama-3-8B-GGUF - Meta Llama 3 8B模型的GGUF量化版本支持8K上下文长度

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Meta-Llama-3-8B-GGUF是Meta发布的Llama 3系列8B参数大语言模型的量化版本。模型针对对话场景优化，采用改进的Transformer架构，支持8K上下文长度，并使用GQA技术提升推理性能。通过监督微调和人类反馈强化学习，增强了安全性和实用性。该模型于2024年4月发布，基于公开数据训练，知识截止到2023年3月。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GPTQ-INT4 - INT4量化版提升多语言对话效率

GPTQGithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B-Instruct大语言模型开源项目推理模型量化

本项目展示了Meta Llama 3.1 70B Instruct模型的INT4量化版本。通过AutoGPTQ技术，将原FP16模型压缩至INT4精度，在维持性能的同时显著减少内存使用，仅需约35GB显存即可运行。该项目兼容多个推理框架，如Transformers、AutoGPTQ、TGI和vLLM，便于根据不同需求进行选择。项目还附有详细的量化复现指南，方便用户独立完成模型量化过程。

Replete-Coder-Llama3-8B-GGUF - 基于llama.cpp优化的高效量化方法提升文本生成性能

GithubHuggingfaceReplete-Coder-Llama3-8B开源项目数据集文本生成模型模型压缩量化

该开源项目利用llama.cpp进行模型量化，适用于HumanEval和AI2推理挑战等任务，提供多种量化选项如Q8_0和Q6_K，适应不同内存要求，同时优化性能表现。I-quant量化在低于Q4时表现良好，用户可依据自己的设备内存和GPU VRAM选择合适的量化格式，通过huggingface-cli便捷获取所需文件。

Meta-Llama-3-8B-Instruct - Meta推出Llama 3系列大型语言模型

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Llama 3是Meta开发的新一代大型语言模型系列,提供8B和70B两种参数规模。该模型针对对话场景进行优化,在行业基准测试中表现出色。Llama 3采用优化的Transformer架构,支持8k上下文长度,适用于助手式聊天和多种自然语言生成任务。模型开发过程注重提升实用性和安全性,可用于商业及研究目的。

Llama3-8B-1.58-100B-tokens - 基于BitNet架构的Llama3 8B量化版本

BitNetGithubHuggingfaceLlama3-8B-1.58开源项目模型模型训练语言模型量化

这是一个基于BitNet 1.58b架构的语言模型，通过对Llama-3-8B-Instruct进行微调开发。模型在FineWeb-edu数据集上完成了1000亿token的训练，采用1e-5学习率。测评显示其部分性能指标接近原版Llama3 8B，体现了极限量化在大型语言模型领域的应用潜力。

Meta-Llama-3-8B-Instruct - Meta开发的大规模语言模型支持多种自然语言处理任务

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Meta-Llama-3-8B-Instruct是Meta公司开发的大型语言模型之一,参数规模为8B。该模型经过指令微调,优化了对话性能,在多项行业基准测试中表现优异。模型采用改进的Transformer架构,具有8k上下文窗口,适用于英语的商业和研究场景。它可用于开发聊天助手、生成文本等多种自然语言处理应用,在开发过程中重点关注了实用性和安全性。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated - Llama 3.1 8B指令模型的无限制版本优化语言生成能力

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated是一个经过abliteration技术处理的Llama 3.1 8B指令模型。该模型移除了内容限制，同时保持了原有性能。在IFEval、BBH等多项评测任务中表现优异。目前提供多种量化版本，便于在各类设备上部署。这个模型为研究人员提供了一个探索大型语言模型潜力的新选择。

Meta-Llama-3-70B - Meta发布Llama 3开源大语言模型系列

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Meta推出Llama 3大语言模型系列,包含8B和70B参数规模的预训练和指令微调版本。模型在对话任务中表现出色,性能超越多个现有开源聊天模型。Llama 3采用优化的Transformer架构,使用公开在线数据训练,注重提升模型的实用性和安全性。该模型适用于英语商业和研究用途,Meta提供了使用说明、评估结果及负责任的AI开发实践指南。

Llama-3.2-1B-Instruct-q4f32_1-MLC - 基于MLC格式的Llama指令微调对话模型支持多平台轻量级部署

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基于Meta Llama-3.2-1B-Instruct转换的MLC格式模型，采用q4f32_1量化方案，针对MLC-LLM和WebLLM项目进行优化。模型提供命令行交互、REST服务部署和Python API调用功能，可灵活应用于各类场景。具备快速部署和高效对话能力，适合构建轻量级AI对话应用。

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