Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-quantized.w8a8

经INT8量化优化的Llama-3指令模型实现内存节省和性能提升

vLLM Github 开源项目 Meta-Llama-3.1 语言模型评估 AI助手 Huggingface 模型量化模型

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型通过INT8量化优化后，GPU内存占用减少50%，计算性能提升两倍。模型保持多语言处理能力，在Arena-Hard、OpenLLM、HumanEval等基准测试中性能恢复率达98%以上。支持vLLM后端部署及OpenAI兼容API。

文档

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-3.1-8B-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。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-quantized.w4a16 - Meta-Llama 3.1 70B模型的INT4量化版本性能几乎不损

GithubHuggingfaceINT4Meta-Llama-3.1vLLM开源项目模型自然语言处理量化模型

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型的INT4量化版本，模型大小减少75%，但性能几乎不损。支持多语言，适用于商业和研究。可通过vLLM高效部署，在Arena-Hard、OpenLLM和HumanEval等测试中表现优异，展示出卓越的推理和编码能力。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w8a8 - 量化优化的多语言文本生成模型

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3vLLM多语言开源项目文本生成模型量化

该模型通过INT8量化优化，实现了GPU内存效率和计算吞吐量的提升，支持多语言文本生成，适用于商业和研究中的辅助聊天任务。在多个基准测试中，该模型实现了超越未量化模型的恢复率，尤其在OpenLLM和HumanEval测试中表现突出。使用GPTQ算法进行量化，有效降低了内存和磁盘的占用。可通过vLLM后端快速部署，并支持OpenAI兼容服务。

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

FP8量化GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B-InstructvLLM人工智能开源项目模型语言模型

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。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama-3.1-8B的FP8量化技术优化多语言文本生成

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM多语言开源项目模型模型优化量化

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic利用FP8量化技术优化内存使用，适用于多语言商业和研究用途，提升推理效率。该模型在Arena-Hard评估中实现105.4%回收率，在OpenLLM v1中达成99.7%回收率，展示接近未量化模型的性能表现。支持多语言文本生成，尤其适合聊天机器人及语言理解任务，且通过vLLM后端简化部署流程。利用LLM Compressor进行量化，降低存储成本并提高部署效率，保持高质量文本生成能力。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 - Llama 3.1 70B指令模型INT4量化版多语言对话优化

AutoAWQGithubHuggingfaceMeta Llama 3.1大语言模型开源项目推理模型量化

Meta AI的Llama 3.1 70B指令模型经社区量化为INT4精度，显著降低内存需求。这一多语言模型针对对话场景优化，在行业基准测试中表现优异。支持通过Transformers、AutoAWQ、TGI和vLLM等多种方式部署使用，为开发者提供灵活选择。

Meta-Llama-3-8B-Instruct-FP8 - FP8量化版Meta Llama 3实现内存占用减半

FP8量化GithubHuggingfaceMeta-Llama-3vLLM大语言模型开源项目模型模型优化

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-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic - 多语种量化优化模型，显著降低内存占用

GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic多语言支持开源项目文本生成模型模型优化量化

通过将权重和激活量化为FP8格式，该项目优化了Llama-3.1-Nemotron模型，显著降低了GPU内存与磁盘的占用。模型适用于商业与研究，支持多语言开发和会话助手的构建。利用vLLM，可以实现高效部署并具有OpenAI兼容性。Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic在诸多测试中表现优良，在Arena-Hard评估中达99.41%的恢复率。

Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8 - FP8量化优化的Meta-Llama-3-70B指令模型实现高效部署

FP8GithubHuggingfaceLlama3vLLM大语言模型开源项目模型量化

Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8是一个经FP8量化优化的大型语言模型。通过AutoFP8技术，该模型将参数位数从16减至8，大幅降低存储和GPU内存需求。在OpenLLM基准测试中，其平均得分为79.16，与原始模型的79.51相近。这个英语助手式聊天模型适用于商业和研究领域，可通过vLLM后端实现高效部署。

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