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

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - 高效训练和部署具有多语言能力的大规模语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3.2MetaUnsloth大语言模型开源项目模型模型微调

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多语言大规模视觉语言模型,具备强大的对话和图像理解能力。该项目采用Unsloth技术,实现训练速度提升2.4倍,内存使用减少58%。模型支持英语、德语、法语等多种语言,适用于对话、检索、摘要等任务。项目提供简单易用的Colab笔记本,方便开发者进行模型微调和部署。Llama-3.2系列在多项行业基准测试中表现出色,超越了许多开源和闭源的对话模型。

Llama-3.1-8B-Instruct - Meta推出的多语言大规模语言模型Llama 3.1

GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型

Llama-3.1-8B-Instruct是Meta开发的多语言大规模语言模型,支持8种语言的对话和自然语言生成。模型采用优化的Transformer架构,具有128K上下文长度,可用于商业和研究领域的文本及代码生成等任务。该模型遵循Llama 3.1社区许可,用户应确保合规使用。

Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF - Llama 3 70B语言模型介绍与应用

GithubHuggingfaceMeta-Llama商业用途开源项目模型自然语言生成责任与安全量化模型

了解由Meta研发的Llama 3 70B模型，其通过定量化处理优化推理性能，适用于多种对话场景，支持多种模式的使用，为用户提供安全高效的互动能力。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct - 支持多语言对话的开源模型

GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta多语言开源项目文本生成模型许可协议

Meta推出的多语言开源语言模型，支持8种语言，旨在增强商业和研究中的多语言对话能力。通过预训练和指令调优，Meta-Llama 3.1在行业基准上展现出优于现有开源和闭源模型的卓越性能。该模型采用优化的变换器架构，利用监督微调和人类反馈强化学习提升响应安全性和用户友好性。用户在使用该模型创建衍生作品时需遵循Llama 3.1许可证，应用范围包括跨语言自然语言生成任务和合成数据生成等，不仅提高了AI模型输出的质量，还能广泛用于商业和研究领域的多语言对话。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-GGUF - Llama-3.1-Nemotron-70B多级量化模型适配不同硬件

GPUGithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF人工智能开源项目模型语言模型量化

该项目为Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF模型提供多种量化版本，涵盖Q8_0至IQ1_M级别。针对不同硬件和性能需求，项目提供详细的文件选择指南，并包含模型提示格式及下载方法说明。用户可根据设备选择适合的版本，便于快速部署和使用。

Meta-Llama-3-8B - Meta发布Llama 3系列8B参数大语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理

Meta-Llama-3-8B是Meta公司最新发布的大语言模型,采用优化的Transformer架构,具有8B参数规模和8k上下文窗口。该模型在15万亿以上token的数据上预训练,通用能力和特定任务表现均有提升。模型适用于对话、文本生成等场景,并提供开发工具支持应用开发和微调。

Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言

GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型

Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 多语言模型优化，提升对话和信息处理效率

GithubHuggingfaceLlama 3.2优化多语言对话开源项目模型生成模型行业基准

这个项目提供了经过优化的多语言大语言模型，提升了对话应用的效果和效率。Llama 3.2系列在1B和3B规格中进行了预训练及指令优化，能够处理信息提取和文本总结等多种任务。该模型在常用的行业基准测试中表现优于许多其他开源和闭源模型。SanctumAI通过量化增加了模型的操作效率，并提供多种量化选项以适应不同的硬件需求。在多语言对话的使用案例中，这些优化后的模型确保了良好的性能表现。

Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit - Unsloth技术实现高效低资源的Llama 3.1模型微调

GithubHuggingfaceLlama 3.1Transformers大语言模型开源项目性能优化模型模型微调

该项目利用Unsloth技术对Meta-Llama-3.1-8B模型进行高效微调,节省58%内存并将训练速度提升2.4倍。提供多个免费Google Colab笔记本,支持Llama-3.1、Gemma-2、Mistral等模型的微调,便于获得性能优化的定制模型。适合资源受限的研究者和开发者使用,实现低成本高效率的大语言模型优化。

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。

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