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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

开源项目模型模型优化多语言HuggingfacevLLM量化GithubMeta-Llama-3.1

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。

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Chinese-LLaMA-Alpaca-3 - 中文Llama-3大模型及其精调版本的特性
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LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台
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nano-llama31 - 轻量级Llama 3.1架构实现 提供训练微调和推理功能
AI模型GithubLlama 3.1nanoGPT开源项目微调深度学习
nano-llama31是一个轻量级的Llama 3.1架构实现，无需额外依赖。该项目聚焦8B基础模型，提供训练、微调和推理功能。相比Meta官方和Hugging Face的版本，代码更为精简。目前正在开发中，已支持Tiny Stories数据集的微调。未来计划增加混合精度训练、分布式数据并行等功能，并考虑扩展到更大规模的Llama 3模型。
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GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率
InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架，源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手，并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU，可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector，并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理，适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。
airllm - 在单个4GB GPU上运行70B大模型，无需量化和蒸馏
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SqueezeLLM - 硬件资源优化下的大语言模型量化服务
GithubSqueezeLLM内存优化大语言模型开源项目模型压缩量化
SqueezeLLM通过密集与稀疏量化方法降低大语言模型的内存占用并提升性能，将权重矩阵拆分为易量化的密集组件和保留关键部分的稀疏组件，实现更小内存占用、相同延迟和更高精度。支持包括LLaMA、Vicuna和XGen在内的多个热门模型，提供3位和4位量化选项，适用于不同稀疏度水平。最新更新涵盖Mistral模型支持和自定义模型量化代码发布。
CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型
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