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Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b-Q8_0-GGUF

GGUF格式量化版大语言模型支持本地化高性能部署

本项目是Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b模型的GGUF格式版本,专为llama.cpp框架优化。提供详细的本地部署指南,包括brew安装和源码编译方法,支持命令行和服务器运行模式。基于transformers库开发,采用Apache-2.0许可证,适合需要在本地环境高效运行大型语言模型的应用场景。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - 多语言大型语言模型的量化GGUF版本
GithubHuggingfaceLlama 3多语言大语言模型开源项目指令调优模型量化
Meta Llama 3.1 8B Instruct模型的GGUF量化版本是一个多语言大型语言模型,经过指令调优,适用于多语言对话场景。该项目提供多种量化版本,从Q2_K到f16不等,文件大小范围为3.18GB至16.07GB,可满足不同硬件配置需求。这些量化版本使得模型能够在各种计算资源条件下运行,提高了模型的可访问性和实用性。
Meraj-Mini-GGUF - 多精度量化GGUF语言模型 适配多平台本地部署
GGUFGithubHuggingfacellama.cpp人工智能开源模型开源项目模型模型转换
Meraj-Mini-GGUF项目提供Meraj-Mini模型的GGUF格式版本,支持2-bit至8-bit量化精度。GGUF作为llama.cpp团队开发的新型模型格式,具备卓越性能和广泛兼容性。该模型可在LM Studio、text-generation-webui等主流平台运行,支持GPU加速,适合本地部署文本生成任务。项目兼容多种客户端和库,如llama.cpp、GPT4All等,为用户提供灵活的应用选择。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 高效文本生成的前沿模型格式
GPU加速GithubHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF开源项目文本生成模型模型格式量化
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF采用了最新的GGUF格式,替代了不再支持的GGML,提升了大规模文本生成的性能。它兼容多种客户端与库,从llama.cpp到进阶GPU工具,包括Python库和用户友好的图形界面,如LM Studio和text-generation-webui,以及适用于故事创作的KoboldCpp。此更新提升了模型推理效率,具有广泛的兼容性,适用于多种系统平台,实现快速响应与多功能扩展。
Phind-CodeLlama-34B-v2-GGUF - 利用GGUF格式提升模型性能,兼容多平台GPU加速
CodeLlamaGPU加速GithubHuggingface开源项目文本生成格式转换模型模型量化
Phind's CodeLlama 34B v2采用GGUF格式,由llama.cpp团队在2023年8月21日推出替代GGML。GGUF实现了更优的标记化及特殊标记支持,并且具有可扩展性。兼容多种第三方界面与库(如text-generation-webui和KoboldCpp),并支持GPU加速。量化模型在保持高质量的同时降低了资源占用,适用多种场景,建议使用Q4_K_M与Q5_K_M模型以实现最佳性能及质量平衡。
SmolLM-1.7B-Instruct-v0.2-GGUF - 多位宽GGUF格式量化指令模型SmolLM-1.7B
GGUFGithubHuggingfaceSmolLM-1.7B开源项目文本生成模型模型格式量化
SmolLM-1.7B-Instruct-v0.2-GGUF是一个量化后的指令调优语言模型,支持2-bit至8-bit多种量化位宽。该模型采用GGUF格式,兼容llama.cpp等多种客户端和库,适用于本地部署的文本生成任务,为AI应用提供了灵活高效的选择。
Qwen2-7B-Multilingual-RP-GGUF - 多语言量化优化模型集合,支持多种精度和高效推理
GGUFGithubHuggingfaceQwen2-7B-Multilingual-RPllama.cpp开源项目模型模型文件量化
本项目提供了Qwen2-7B-Multilingual-RP模型的多种GGUF量化版本,文件大小从2.46GB到9.12GB不等。使用llama.cpp的imatrix技术,涵盖Q8至Q2多个精度级别,包括传统K-quants和新型I-quants方案。用户可根据设备性能选择适合的版本,支持在CPU、GPU等环境下进行英语、韩语、日语、中文和西班牙语的多语言处理。
WizardLM-1.0-Uncensored-Llama2-13B-GGUF - 解读WizardLM 1.0推出的GGUF格式模型
Eric HartfordGGUFGithubHuggingfaceWizardLM开源项目模型量化
该项目推出了WizardLM 1.0 Uncensored Llama2 13B的GGUF格式模型。GGUF格式是GGML的替代,由llama.cpp团队于2023年8月开发,具备标记化提升和对特定标记的支持,并包含元数据和可扩展功能。用户可在llama.cpp、text-generation-webui和KoboldCpp等多种平台上使用,实现跨平台的GPU加速和优化。项目细分不同量化参数模型,用户可根据需要利用多种工具便捷下载,并依照指南进行部署。模型在兼容性上表现突出,支持LangChain等多种Python库,提供更多使用选择。
CodeLlama-7B-GGUF - 采用GGUF格式的CodeLlama 7B模型提高编码效率与多平台兼容性
CodeLlamaGithubHuggingfaceLLMMeta代码生成开源项目模型模型量化
该项目展示了Meta的CodeLlama 7B模型在GGUF格式中的优势,取代不再支持的GGML格式。GGUF提供了更好的标记和特别符号支持,并具有元数据和扩展性。适用于多种第三方客户端和库,如llama.cpp和text-generation-webui。量化模型可满足不同计算需求,实现CPU+GPU推理的最佳性能,适配多种平台,为高性能编码需求提供多样化解决方案。
Ministral-8B-Instruct-2410-Q6_K-GGUF - Ministral-8B多语言GGUF格式大模型
GithubHuggingfaceMistral AI商业授权开源许可开源项目模型语言模型非商业研究
Ministral-8B-Instruct-2410模型的GGUF格式版本,通过llama.cpp实现。采用Q6_K量化方案,支持CLI命令行和服务器模式运行,可处理包括中文在内的10种主要语言。适用于个人和学术研究,提供详细安装使用说明和代码示例,便于快速部署。
guanaco-33B-GGUF - Guanaco 33B模型的高效量化格式,支持多平台部署
GPU加速GithubGuanaco 33BHuggingfaceTim Dettmers开源项目模型模型格式量化
该项目提供的GGUF格式量化模型文件针对Guanaco 33B进行了优化,适用于多种平台,包括llama.cpp和text-generation-webui。作为GGML的替代格式,GGUF引入了改良的量化方法,支持2到8位的量化,满足各种硬件资源需求。其优势在于提高AI推理性能与效率,并支持GPU加速,适合对AI生成及推理质量有较高要求的应用场景。
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