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

Unsloth功能提升模型微调效率，优化内存占用

Github 性能提升模型指令微调开源项目多语言支持 Transformer Huggingface Qwen2.5

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。

文档

Qwen2-0.5B-Instruct-GGUF - 高性能轻量级开源语言模型支持多种量化等级

GGUF格式GithubHuggingfaceQwen2开源项目模型自然语言处理语言模型量化模型

Qwen2-0.5B-Instruct模型提供多种GGUF格式量化版本，从q2_k到q8_0不等。模型基于Transformer架构，使用SwiGLU激活和改进的分组查询注意力，支持多语言及代码处理。经过大规模预训练和监督微调，可通过llama.cpp部署，支持OpenAI API兼容调用。在WikiText困惑度测试中表现优秀，为轻量级开源语言模型应用提供了便利选择。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct - 卓越代码生成能力和128K长文本支持

GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder人工智能代码生成大型语言模型开源项目模型长文本处理

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct是基于Qwen2.5开发的代码专用大语言模型。该模型在代码生成、推理和修复方面表现出色，为代码智能体等实际应用奠定了坚实基础。模型支持处理高达128K tokens的长文本，拥有7.61B参数，采用因果语言模型架构。除了增强编码能力，它还在数学和通用任务中保持了优秀表现。开发者可通过简洁的代码示例快速上手使用此模型进行文本生成。

Qwen2.5-32B-Instruct - 多语言大规模语言模型支持长文本处理和结构化输出

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理

Qwen2.5-32B-Instruct是一款指令微调大语言模型，参数量为325亿。该模型支持29种以上语言，擅长指令跟随、长文本生成和结构化输出。它采用因果语言模型架构，支持131,072个token的上下文长度，可生成8192个token。模型在编码、数学等领域表现出色，并能处理表格等结构化数据。

Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF - 高性能3B参数量GGUF格式大语言模型，支持多语言、长文本理解与结构化输出

GGUF格式GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理

Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF是一款基于Qwen2.5系列的指令微调模型，参数量为3B。该模型支持29种语言，具备出色的代码和数学处理能力。它可处理128K tokens的上下文，生成长度达8K tokens的文本。模型采用transformers架构，整合了RoPE和SwiGLU等技术，并提供多种量化版本。其优势在于强大的指令跟随能力、结构化数据理解和JSON输出能力，适用于多样化的系统提示词场景。

Qwen2.5-32B-AGI-GGUF - Qwen2.5-32B-AGI模型量化与性能优化概述

GithubHuggingfaceQwen2.5-32B-AGI开源项目文本生成权重模型模型优化量化

介绍Qwen2.5-32B-AGI在Llamacpp中的量化模型，强调文本生成性能的提升。多种量化格式（如Q8_0，Q6_K_L）满足不同需求，结合embed/output量化，适应低RAM环境。提供模型选择、下载与运行指南，含基于ARM芯片的性能优化方法。

Qwen2-7B-Instruct-GGUF - 广泛基准测试中表现突出的大型语言模型

GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct多语言开源项目推理能力模型模型优化预训练

Qwen2-7B-Instruct-GGUF是一款经过指导优化的开源大规模语言模型，在语言理解、生成和多语言支持等基准测试中表现优异，提供fp16及多种量化格式，兼容OpenAI API，并增强代码和数学推理功能。

Qwen2.5-Coder-7B - 新一代多语言编程模型具备出色的代码生成与长文本处理能力

GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder人工智能代码生成开源项目机器学习模型深度学习

Qwen2.5-Coder-7B是一个基于Qwen2.5-7B训练的专业代码开发模型，在代码生成、推理和修复方面表现优异。该模型经过5.5万亿token的训练，支持128K上下文窗口，适用于代码助手和数学推理等场景。采用transformer架构，拥有76亿参数和28层注意力层，支持131,072个token的上下文长度。Qwen2.5-Coder-7B不仅优化了代码生成能力，还保持了数学和通用能力的优势，为代码开发和人工智能应用提供了全面的基础支持。

mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit - 使用Unsloth技术优化模型微调，显著提升性能并减少内存占用

GithubHuggingfaceMistralUnsloth开源项目性能优化数据集机器学习模型

该项目介绍了一种运用Unsloth技术的模型微调方法，使Mistral、Gemma、Llama等模型实现2-5倍的速度提升，并减少70%的内存使用。用户可通过在Google Colab或Kaggle运行免费笔记本，轻松获得经过优化的模型。工具初学者友好，支持多种微调和导出格式，如GGUF、vLLM，及上传至Hugging Face，满足不同用户的需求。

mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit - Unsloth：加速大型语言模型微调的开源项目

GithubHuggingfaceUnsloth内存优化开源项目微调效率提升模型语言模型

mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit项目利用Unsloth技术提高大型语言模型的微调效率。该开源工具可将Mistral、Gemma和Llama 2等模型的微调速度提升2-5倍，同时减少70%的内存使用。项目提供多个针对不同模型的免费Colab笔记本，支持对话式和文本补全等微调任务，便于初学者实现高效模型优化。

Qwen1.5-32B-Chat - 支持多语言的人类交互优化模型

GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer架构人类偏好多语言支持开源项目模型自然语言处理

Qwen1.5是基于Transformer架构的语言模型家族，提供从0.5B到72B的多种尺寸，并增强了聊天模型在多语言环境中的表现。支持32K上下文长度且无需信任远程代码，其自适应分词器在多语言和多种代码环境下表现优秀。详细指南中包含安装和使用示例，便于用户快速使用。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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