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Qwen2.5-1.5B-Instruct-bnb-4bit

Unsloth功能提升模型微调效率,优化内存占用

Qwen2.5系列包括多种尺寸和优化功能,提升编程与数学能力,支持29种语言,并具备长上下文处理能力。利用Google Colab上的免费notebook,可实现模型微调的速度提升和内存使用优化。Qwen2.5-1.5B-Instruct强化了指令响应、长文本生成、多语言处理及结构化数据处理能力。

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。
Qwen2-1.5B-Instruct-GGUF - Qwen2提供出色的多语言支持与兼容性
GithubHuggingfaceQwen2Transformer架构多语言能力大语言模型开源项目指令调优模型
Qwen2系列涵盖基础及指令微调语言模型,参数规模从0.5亿到72亿,具有优秀的多语言、编码及推理能力。1.5B版本展示了卓越的语言理解与生成能力,可媲美专有模型。本地可通过llama.cpp运行,并兼容OpenAI API以简便方式访问。多种模式与量化选项,适应不同需求与应用场景。
Qwen2.5-14B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5具备大规模多语言处理与长文本生成能力
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长上下文支持
Qwen2.5系列模型显著增强了编码与数学能力,支持128K令牌的长文本上下文,并可生成超过8K令牌的文本输出。提供29种语言的多语言支持,包括中、英文和其他主要语言。模型在系统提示多样性适应以及角色扮演和条件设置方面均有提升。指令调优的GPTQ 4-bit模型在处理结构化数据和生成结构化输出方面表现优秀。
Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int8 - 支持多语种和长文本处理的先进AI模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令调优模型长文本处理
Qwen2.5的最新版通过改进知识、编码和数学能力,支持包括中文在内的29种语言,能够处理长文本并生成超过8K字符的文本。此72B参数的8位量化模型在指令遵循和结构化输出生成上有显著提升,有助于Chatbot角色扮演与多样化提示的实现。
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - 提升语言生成能力支持多语言的14B指令微调模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令调整模型语言模型长上下文支持
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF 模型在编码、数学和多语言支持方面表现卓越,能够生成最高达8K tokens的长文本,并支持128K的上下文长度。该模型适用于聊天与角色扮演,优化的指令跟随和结构化输出,覆盖29种语言,多语言能力强劲。为用户提供良好的长文本生成与结构化数据处理体验。
Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF - 支持29种语言的多功能语言处理模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型生成长文本量化
Qwen2.5系列大幅提升了编码、数学和指令跟随能力,支持长上下文的多语言处理,覆盖29种语言。该模型以GGUF格式提供因果语言模型,支持预训练和后训练,非常适合灵活的对话设计。其指令调整能力强,能有效应对多样化的系统提示,尤其在生成结构化输出(如JSON)方面表现突出。模型具备0.49B参数,24层结构,支持多种量化方法。
Qwen2-1.5B-Instruct - 性能卓越的开源指令调优语言模型
GithubHuggingfaceQwen2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Qwen2-1.5B-Instruct是Qwen2系列中的指令调优语言模型,在语言理解、生成、多语言处理、编码和数学推理等方面表现优异。该模型基于改进的Transformer架构,通过大规模预训练和偏好优化,在多项基准测试中超越了大多数开源模型。Qwen2-1.5B-Instruct易于部署,适用于多种AI应用场景,能够高效处理复杂的语言任务。
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
GithubHuggingfaceIMatrixQwen2-1.5B-Instruct开源项目文本生成模型量化
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。
Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int4 - 支持多语言和长文本生成的大语言模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令调优模型自然语言处理长上下文支持
Qwen2.5是最新的大型语言模型,拥有32.5B参数和支持29种语言。其特点包括增强的代码和数学处理能力,改进的指令遵循和长文本生成能力,及对结构化数据的理解。该版本支持长上下文达128K tokens且可生成超过8K tokens的文本,采用GPTQ 4-bit量化,适用于多种文本生成应用。
Qwen2-1.5B-Instruct-GPTQ-Int4 - 多语言大模型Qwen2,增强理解与推理性能
GithubHuggingfaceQwen2-1.5B-Instruct开源项目性能模型语言模型量化
Qwen2语言模型系列在开源与专有模型对比中展现出色表现。1.5B Instruct模型优化后,适合编程、数学及推理任务,支持多语言和代码处理,并具备改进的分词功能。可高效兼容Hugging Face Transformers平台,推理速度快,内存占用低。
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