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Llama-2-7b-LoRA-alpaca-cleaned

量化配置与训练过程的详细介绍

该项目客观描述了在PEFT框架下应用bitsandbytes量化配置进行模型训练的详细过程,尤其是4bit量化策略与bfloat16计算类型的使用。这些配置旨在提升模型效率,优化计算负载表现。

Llama-3SOME-8B-v2-GGUF - Llama-3SOME-8B-v2量化模型下载和选择的实用指南
GithubHuggingfaceLlama-3SOME-8B-v2内存需求开源项目模型模型下载量化高品质
该项目通过llama.cpp的imatrix选项实现了Llama-3SOME-8B-v2模型的多种量化版本下载,以适应不同的内存需求。根据系统RAM和GPU的VRAM,用户可以选择最佳量化格式来在性能和质量之间取得平衡。建议使用K量化格式,如Q5_K_M,或在某些情况下选择性能优异的I量化格式,如IQ3_M。项目提供了从低RAM需求到最高质量的多种选择,用户可以根据需求进行灵活选择。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-FP8 - FP8量化版Meta Llama 3实现内存占用减半
FP8量化GithubHuggingfaceMeta-Llama-3vLLM大语言模型开源项目模型模型优化
这是一个通过8位浮点(FP8)量化技术优化的Meta Llama 3模型,在仅占用原模型一半存储空间和GPU内存的同时,保持了99.28%的性能水平。模型基于vLLM后端运行,支持英语对话场景下的商业及研究应用,可用于构建AI助手等应用。
tiny-random-Llama-3-lora - 优化轻量级Llama-3模型的LoRA适配器
GithubHuggingfaceLlama-3LoRApeft参数高效微调开源项目模型模型适配器
本项目为tiny-random-Llama-3模型开发LoRA适配器。LoRA作为一种高效微调技术,能够大幅降低参数量和加速训练过程。研究人员和开发者可利用此适配器快速将tiny-random-Llama-3模型应用于特定任务,无需完整重训练。该工具为小型语言模型的应用研究提供了便利,有助于推动NLP领域的发展。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - Llama 3系列8B参数指令微调模型 支持多级量化
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF是Llama 3系列的8B参数指令微调模型。项目提供2-bit至16-bit多种量化级别的GGUF格式,适应不同部署场景。模型在对话和指令遵循方面表现优异,可用于开发AI助手。项目包含详细使用说明和多项NLP任务的基准测试结果,展示了模型的卓越性能。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-bnb-4bit - 基于Unsloth技术的大语言模型高性能微调框架
GithubHuggingfaceLlama 3.1NVIDIA代码优化开源项目模型模型微调深度学习
Unsloth优化的Llama 3.1 Nemotron 70B指令模型,在保持模型性能的同时实现内存占用降低70%、训练速度提升2-5倍的优化效果。该框架支持Llama 3.2、Mistral、Phi-3.5等主流大语言模型的微调,提供适配Google Colab的入门级notebooks,支持GGUF、vLLM等多种导出格式。
Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF - Qwen2.5-7B-Instruct的多样化量化方案增强模型适应性
ARM芯片GithubHuggingfaceQwen2.5-7B-Instruct开源项目性能优化模型训练数据集量化
项目采用llama.cpp的最新量化方案对Qwen2.5-7B-Instruct模型进行优化,提供灵活的量化格式以匹配各类硬件环境。更新的上下文长度管理与先进的分词器,无论选择传统的Q-K量化还是新兴的I-quant,各种档次的文件都能帮助设备实现性能与速度的平衡。尤其是对ARM架构的专门优化,即便在低RAM环境下,用户也能凭借有限的资源获得可行的使用体验。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w8a8 - 量化优化的多语言文本生成模型
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3vLLM多语言开源项目文本生成模型量化
该模型通过INT8量化优化,实现了GPU内存效率和计算吞吐量的提升,支持多语言文本生成,适用于商业和研究中的辅助聊天任务。在多个基准测试中,该模型实现了超越未量化模型的恢复率,尤其在OpenLLM和HumanEval测试中表现突出。使用GPTQ算法进行量化,有效降低了内存和磁盘的占用。可通过vLLM后端快速部署,并支持OpenAI兼容服务。
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-GPTQ-INT4 - Meta Llama 3.1模型的INT4量化版本实现多语言对话
GithubHuggingfaceLlama 3.1大语言模型开源项目推理部署模型模型量化深度学习
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct量化模型通过AutoGPTQ技术将FP16压缩至INT4格式,实现了更高效的多语言对话能力。模型集成了transformers、AutoGPTQ、TGI和vLLM等多种推理框架,方便灵活部署。经过基准测试验证,该社区驱动的量化版本在降低内存占用的同时保持了原有性能水平。
Luna-AI-Llama2-Uncensored-GGUF - 开源Llama 2模型的GGUF量化版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama人工智能开源项目文件格式模型量化压缩
这是Tap-M开发的Luna AI Llama2 Uncensored模型的GGUF量化版本。项目提供了2-8比特不同量化级别的模型文件,支持CPU和GPU推理,可与llama.cpp及主流UI框架配合使用。模型基于cc-by-sa-4.0和Meta Llama 2双重许可协议发布。
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。
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