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TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-marlin

TinyLlama-1.1B量化推理解决方案

HuggingfaceTinyLlama-1.1B-Chat-v1.0量化推理开源项目基于模型模型Neural MagicGithub

本项目提供了一种以TinyLlama-1.1B为基础的量化聊天模型，运用GPTQ技术实现内存优化与推理加速，支持高效的4位推理。借助nm-vllm引擎，用户能快速实现部署，并可通过Python管道进行本地推理。详细的量化与Marlin格式转换流程保障了模型的高效表现。此外，Neural Magic的Slack社区欢迎加入以获取支持和交流更多关于神经网络及AI的资讯。

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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。
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AI工具AI聊天模型Llama3Meta免费使用开源
Chat with Llama3是一个免费的在线平台，允许用户与Meta最新的Llama3 AI模型进行对话。平台支持无限次提问，涵盖问答、代码生成和创意提供等多种功能。Llama3模型性能comparable to ChatGPT，同时支持开发者自定义和商业化使用，为AI聊天机器人开发提供了有力支持。该网站为用户和开发者提供了探索和应用先进AI技术的机会。
Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型，兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式
Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型
项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集，兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口，支持多种硬件配置，用户可快速下载与测试。
llama3-Chinese-chat - llama3中文版上线，提供多样化微调和部署选项
API部署Githubllama3中文化开源项目微调模型训练
llama3中文版本发布，提供丰富中文对话数据集和多种微调选项（如DPO、SFT、RLHF）。项目包含详细的API部署教程、本地LMStudio教程和vLLM云端部署方式，适用于不同用户需求。欢迎加入，完善中文AI模型。
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-3-8B-Instruct-GGUF - 基于llama.cpp的Meta Llama 3量化版大语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct模型通过llama.cpp框架实现量化优化，具备8B参数规模和8K上下文长度。模型集成GQA注意力机制，在对话和指令理解方面表现出色，支持商业及研究应用。作为专注英语处理的AI模型，在性能、安全性和实用性方面都经过全面优化。
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GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言处理大语言模型开源项目模型模型微调算力优化
这是一个基于Unsloth技术的大型语言模型优化项目。支持8种官方语言，采用改进的transformer架构和GQA技术。训练速度提升2.4倍，内存使用减少58%。提供Google Colab环境，支持对话、文本补全等场景的模型微调，适合各级用户。该项目基于Meta的原始模型，遵循社区许可协议。
chatglm.cpp - C++实现的ChatGLM实时聊天工具
C++ChatGLMGithub实时聊天开源项目机器学习模型量化
ChatGLM.cpp 是一个使用C++实现的实时聊天项目，支持ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B、ChatGLM3和GLM-4模型，兼容多种硬件和操作系统。项目通过int4/int8量化、优化的KV缓存和并行计算技术，实现了高效的CPU推理，并支持P-Tuning v2和LoRA微调模型。该项目还提供Python绑定、网络演示和API服务器，扩展了使用场景，适用于高效实时聊天。
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