Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-FP8

Meta-Llama-3.1-70B模型的FP8量化版本提升效率降低资源需求

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Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型的FP8量化版本,通过将权重和激活量化为8位浮点数,大幅降低了模型体积和GPU内存需求。支持多语言商业和研究应用,在OpenLLM基准测试中平均得分84.29,性能接近原始模型。可通过vLLM后端高效部署,适用于智能对话等多种场景。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Meta推出的新一代多语言AI对话模型支持128K上下文

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Llama-3.2-3B-Instruct是Meta发布的新一代多语言AI模型,针对对话、检索和摘要任务进行优化。官方支持8种语言,实际训练语言更多。模型具备128K长上下文能力,可处理复杂任务。社区贡献者bartowski基于llama.cpp提供GGUF量化版本,便于多设备部署。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 3B参数指令微调语言模型的高效GGUF量化版本

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Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型的GGUF量化版本,提供从1.6GB到7.3GB不等的多种量化类型。量化后的模型大小显著减小,便于部署使用,同时尽可能保持原模型性能。项目包含详细的量化版本说明、使用指南和常见问题解答,有助于用户选择适合的版本。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit - 高效快速的开源大语言模型微调框架

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct是一款开源的大语言模型微调框架,能以2.4倍的速度和58%更少的内存微调Llama 3.1等模型。支持Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等多种模型,提供Google Colab笔记本便于使用。该框架适用于商业和研究领域,支持多语言处理,具有128K上下文长度。其优化设计显著提升了模型微调效率,为开发者和研究人员提供了强大的工具。

Meta-Llama-3-70B-Instruct - Meta开发的700亿参数指令微调大语言模型用于对话和生成

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Meta-Llama-3-70B-Instruct是Meta公司开发的700亿参数大语言模型,经指令微调优化对话能力。模型支持8k上下文长度,采用GQA架构提升推理效率。在多项基准测试中表现出色,具有良好的实用性和安全性。该模型可用于构建对话助手等自然语言生成任务,支持商业和研究用途。模型提供商业许可,可通过Transformers或原生llama3代码库使用。

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。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Llama 3.2多语言模型的高效量化部署方案

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Llama 3.2系列多语言模型的GGUF量化版本，针对对话、检索和摘要任务进行优化。通过多种量化方案实现4.66GB至9.38GB的灵活内存占用，适合在资源受限环境部署。该模型在主流行业基准测试中展现了良好性能。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated-GGUF - 基于Meta-Llama的无限制大语言模型优化版本

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct优化版本采用abliteration技术对原模型进行调整，移除了默认的输出限制。项目基于transformers库开发，继承原版核心性能的同时提供更自由的输出空间。模型使用llama3.1许可证，适用于需要更灵活输出的AI开发场景。

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。

Llama-3.2-1B-Instruct-AWQ - Meta发布的开源多语言大型语言模型

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Llama-3.2-1B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型，采用改进的transformer架构，支持128k上下文长度。该模型在对话、检索和摘要任务上表现优异，支持8种语言，包括英语、德语和法语等。它提供1B和3B两种参数规模，可通过transformers库或原生llama代码库部署，适用于商业和研究用途。

llama-3-8b-Instruct - 开源大模型训练工具实现显著提速与内存优化

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基于4bit量化技术的开源大语言模型训练工具，为Mistral、Gemma、Llama等主流模型提供优化方案。项目通过技术创新实现训练速度提升2-5倍，内存占用降低70%。支持GGUF格式导出和Hugging Face部署，提供多个免费Colab训练环境，降低了模型训练的硬件门槛。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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