quantulum3

智能提取文本中的数量和单位

quantulum3 Python库数量提取单位解析自然语言处理 Github 开源项目

quantulum3是一个强大的Python库,专门用于从非结构化文本中智能提取数量、测量值及其单位。该库利用GloVe向量表示和维基百科页面进行单位消歧,支持290多个单位和75个实体,能够解析拼写数字、范围和不确定性。quantulum3还提供实体、单位和数量的导出导入功能,支持自定义单位和实体,具备多语言支持,并可通过训练分类器优化消歧效果。

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介绍相关项目

⟨Quantum|Copilot⟩ - 全面的量子计算辅助平台集成研究编程和应用功能

AI工具OpenQASM量子模拟量子电路量子编程量子计算

⟨Quantum|Copilot⟩是一个综合性量子计算辅助平台，集成了问答、文献检索、代码生成、电路模拟和硬件执行等多项功能。平台支持多种量子编程语言和库，提供Web和云端量子模拟器，并允许API访问，为量子计算研究、量子编程和量子算法开发提供全方位支持。作为一个强大的辅助工具，该平台适用于量子计算领域的专业人士和爱好者，促进量子技术的学习、开发和创新，助力探索各类量子硬件应用。

Phi-3.1-mini-128k-instruct-GGUF - 量化指导优化内存资源使用

GithubHuggingfacePhi-3-mini-128k-instruct下载文件开源项目模型模型选择量化高质量

项目利用llama.cpp和imatrix技术对模型进行量化，提供适合不同内存需求的文件。用户可通过huggingface-cli根据硬件选择量化格式，实现速度与质量平衡。同时，项目提供特性图表以指引用户选择‘I-quant’或‘K-quant’方法，满足不同硬件环境性能要求。

Llama-3.2-1B-Instruct-Uncensored-GGUF - Llama小型无审查语言模型的量化实现

GGUFGithubHuggingfaceLlamatransformers开源项目模型语言模型量化模型

这是针对Llama-3.2-1B-Instruct-Uncensored模型的GGUF量化项目，提供从Q2_K到f16在内的多种量化版本。模型文件大小范围在0.7GB至2.6GB之间，通过不同的量化方案平衡了性能与存储空间。项目包含完整的性能对比数据和使用文档，方便开发者根据实际需求选择合适的模型版本。

paper-qa - 高效PDF与文本文件问答工具

GithubLLMOpenAIPDF解析PaperQAlangchain开源项目

PaperQA是一款轻量级工具，专为从PDF和文本文件中进行问答设计，通过内嵌引用确保答案准确。默认使用OpenAI Embeddings，支持与langchain和开源模型结合。其流程包括文档向量化、查询向量化、文档搜索、摘要生成、相关摘要选择，并生成最终答案。PaperQA支持异步操作，兼容多种LLM，并提供多种自定义和扩展选项，如本地向量存储和Zotero数据库集成，是科研人员高效处理文档问答的理想选择。

Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF - Meta Llama 3模型的量化选项及其更新动态

GithubHuggingfaceMeta Llama 3license协议使用政策开源项目模型法律责任知识产权

Meta Llama 3项目提供多种语言模型量化选项，结合llama.cpp发布版b3259，优化模型性能及存储。项目文件涵盖多规格量化选择，适合不同应用需求，如高质量的Q8_0与Q6_K。创新如f32到f16转换提升了数据处理效果。许可协议和使用政策严格遵循法律规定，确保模型安全合规使用。

bge-small-en-v1.5-quant - 高效量化嵌入模型提升自然语言处理性能

GithubHuggingfaceMTEB嵌入开源项目模型深度稀疏稀疏性量化

bge-small-en-v1.5-quant是一种应用量化和稀疏技术的自然语言处理模型，适合资源受限环境，支持多种分类和检索任务，并在MTEB数据集上展现出坚实的表现。在AmazonPolarityClassification数据集上，实现了91.89%的准确率。其结合了量化和稀疏性技术，使得模型具备轻量化并易于在低算力设备上部署，是自然语言处理应用的理想选择。

Tiny-Vicuna-1B-GGUF - 量化的Tiny Vicuna 1B GGUF模型文件优化文本生成效率

GithubHuggingfaceTiny-Vicuna-1B开源项目文件文本生成模型量化

此项目提供了afrideva量化的Tiny Vicuna 1B GGUF模型文件，涵盖q2_k、q3_k_m、q4_k_m、q5_k_m、q6_k和q8_0等量化方法，文件大小从482.14 MB到1.17 GB不等。模型由Jiayi-Pan在TinyLLama 1.1B基础上创建，利用WizardVicuna数据集进行微调，适合早期的实验迭代。模型旨在提升文本生成任务的效率，具备高效性能和简便操作，适合紧凑存储需求的应用。

Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B-GGUF - Llama-3.1量化模型实现优化文本生成

GithubHuggingfaceLlama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8BRAM开源项目数据集文本生成模型量化

Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B使用llama.cpp进行量化，以优化文本生成功能。项目提供多种量化方案，如Q6_K_L和Q5_K_L，适应不同内存条件，特别推荐Q6_K_L用于嵌入及输出权重以获取优异表现。用户可以使用huggingface-cli快捷下载所需文件，并通过Q4_0_X_X对ARM芯片进行性能优化。此项目提供详细决策指南，帮助选择合适的量化版本。

huihui-ai_-_Qwen2.5-14B-Instruct-abliterated-v2-gguf - Qwen2.5-14B模型无审查量化版本集合

GithubHuggingfaceQwen2.5-14B大语言模型开源项目权重文件模型模型部署量化模型

这是一个基于Qwen2.5-14B-Instruct模型的GGUF量化版本集合。模型采用abliteration技术移除了安全过滤限制，并提供从5.37GB到14.62GB的多种量化版本，包括Q2_K、IQ3、Q4等系列。项目基于Apache-2.0许可证开源，支持通过transformers库加载使用。

Qwen2-7B-Instruct-GGUF - 高效量化AI模型多平台支持便捷本地部署

GGUFGPU加速GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct开源项目文本生成模型模型量化

Qwen2-7B-Instruct-GGUF是Qwen2-7B-Instruct模型的GGUF格式量化版本。该模型支持2至8比特量化，可在llama.cpp、LM Studio等多个平台上本地部署。GGUF格式具有高效性能和广泛兼容性，便于在个人设备上进行AI文本生成。该项目为用户提供了多种比特率的量化选项，以适应不同的硬件环境和性能需求。

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