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DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF

完整的DeepSeek代码助手模型量化版集合

DeepSeek-CoderGithub开源项目LlamaEdge代码开发Huggingface深度学习模型量化模型

这是一个专为代码编写优化的DeepSeek量化模型系列，提供从2位到16位的多种精度选项，支持通过LlamaEdge和WasmEdge进行部署。模型拥有12.8万token的上下文长度，文件大小从6.43GB到31.4GB不等。Q4_K_M和Q5_K_M版本在性能和资源占用上达到最佳平衡，适合大多数应用场景。

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介绍相关项目
llama3-8B-DarkIdol-2.2-Uncensored-1048K-GGUF - 多语言支持的llama3-8B GGUF量化模型，提供多级压缩优化
GGUFGithubHuggingfacellama3大语言模型开源项目权重压缩模型量化模型
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Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2模型的多精度量化版本
GithubHuggingfaceLlama人工智能开源开源项目模型语言模型量化
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF是Llama 3.2模型的量化版本,使用llama.cpp和imatrix方法进行处理。该项目提供从f16到Q3_K_XL多种精度选项,文件大小在0.80GB至2.48GB之间。这些模型支持多语言处理,适合在资源受限的设备上运行,用户可根据需求选择合适版本以平衡性能和资源占用。
Qwen2-1.5B-Instruct-IMat-GGUF - 运用量化技术优化Qwen2-1.5B-Instruct模型的文本生成能力
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项目利用llama.cpp对Qwen2-1.5B-Instruct模型进行量化，支持从8bit到1bit的多种位数及IMatrix数据集。这种方法能减少模型体积且保持性能多样，适用于不同文本生成任务。用户可使用huggingface-cli简便下载及合并文件，以满足不同应用需求。项目因其灵活性及高效性，适宜不同计算资源的使用者，为其提供多样选择。
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。
codegemma-1.1-7b-it-GGUF - 文本生成的多样化量化模型选择
GithubHugging FaceHuggingfacetransformers开源项目文本生成模型模型下载量化
项目使用llama.cpp进行模型量化，提供多种模型版本以优化文本生成性能。用户可以依据硬件配置选择合适的模型版本，推荐选用Q6_K等高质量量化格式。多样化的模型版本在内存占用和性能表现之间提供灵活选择，适用于多种硬件平台。I-quant模型在较低量化级别上表现优异，适合需要高效运行的场景。
deepseek-coder-6.7B-base-AWQ - 大规模训练的代码语言模型，支持项目级代码补全和填充
GithubHuggingfaceIris数据集PyTorch开源项目模型模型训练深度学习神经网络
deepseek-coder-6.7B-base是一个在2万亿token上训练的大规模代码语言模型。采用16K窗口大小和填空任务训练，支持项目级代码补全和填充。在多个编程语言基准测试中表现优异，擅长代码补全、生成和理解。模型由87%的代码和13%的中英文自然语言构成，可支持多语言编程任务。
Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b-GGUF - 基于llama.cpp的Qwen-14B量化模型集合
GGUFGithubHuggingfaceRombos-LLMllama.cpp开源项目模型模型压缩量化
llama.cpp量化的Qwen-14B开源项目，通过imatrix方案优化生成多种GGUF格式模型文件。模型尺寸从2GB到29GB不等，覆盖Q2至F16多种量化精度，并针对不同硬件架构进行优化。项目提供完整的模型选择指南，方便本地部署时根据实际硬件环境选择合适版本。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF - 基于5.5万亿数据训练的大规模代码生成模型
GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder人工智能代码代码生成代码调试开源项目模型模型量化
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct的量化版本模型，经过5.5万亿数据规模训练，具备代码生成、推理和bug修复等核心功能。模型支持128K长文本处理，可满足大规模代码开发需求。基于llama.cpp实现量化，在保持原有性能的同时优化了模型部署效率。
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。
Codestral-22B-v0.1-GGUF - Codestral-22B量化实现代码生成的多样化选择
Codestral-22B-v0.1GithubHuggingfaceRAM管理huggingface-cli开源项目文本生成模型量化
Codestral-22B-v0.1模型通过llama.cpp量化，为代码生成提供多种文件选择，适应不同的硬件配置和性能需求。推荐使用高质量的Q6_K和Q5_K量化文件，以获取最佳效果。同时，文中介绍了I-quant与K-quant选择依据，帮助使用者在速度与效果之间找到平衡。文章还详细说明了如何使用huggingface-cli下载文件，以简化获取资源的流程。
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