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Qwen2.5-7B-bnb-4bit

采用4bit量化技术加速Qwen2.5-7B模型并降低70%内存占用

基于Qwen2.5-7B的量化优化版本,通过4bit量化技术将内存占用降低70%。模型拥有76亿参数,具备128K上下文长度和29种语言处理能力,支持编码、数学运算和长文本生成等功能。该版本在保持原有性能的同时实现轻量化部署,可用于后续的模型微调与定制开发。

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。
Qwen2.5-0.5B - 轻量级多语言预训练模型 支持长上下文和结构化输出
GithubHuggingfaceQwen2.5变形器架构多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理
Qwen2.5-0.5B是一个轻量级预训练语言模型,参数量为0.49B。它支持32,768个token的上下文长度,在代码和数学任务上表现出色,并可处理结构化数据。该模型涵盖29种以上语言,适合指令跟随和长文本生成等应用。作为基础模型,Qwen2.5-0.5B为后续微调和应用开发奠定了基础,展示了其在自然语言处理领域的应用潜力。
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - 针对不同硬件环境优化的大模型量化版本
GPU运算GithubHuggingfaceQwen2.5-14B-Instruct人工智能模型开源项目模型模型推理模型量化
Qwen2.5-14B-Instruct模型的量化优化项目,通过F16到Q2_K等多种精度量化方案,将模型体积压缩至5.36GB-29.55GB范围。项目集成了ARM芯片优化版本和创新的I-quant量化技术,实现了模型性能、速度与硬件适配的平衡。量化版本涵盖了从高精度到轻量级的多个选项,方便在不同计算资源条件下部署使用。
Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit - 快速高效的大语言模型微调工具
GithubHuggingfaceQwen2.5transformers大语言模型开源项目模型模型微调自然语言处理
Qwen2.5-7B-Instruct是一款基于Qwen2.5系列的指令微调模型,具有131,072个token的上下文长度和8192个token的生成能力。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面表现出色,支持29种以上语言。通过采用YaRN技术,它能高效处理超长文本,为用户提供更快速、更节省内存的大语言模型微调方案。
Qwen2.5-14B_Uncensored_Instruct-GGUF - 高性能量化版本适用于多种设备和场景
GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-14B开源项目文本生成模型模型压缩量化
此项目为Qwen2.5-14B无审查指令模型提供多种量化版本,涵盖从29.55GB的F16到5.36GB的IQ2_M等不同规格。量化类型包括Q8_0、Q6_K、Q5_K、Q4_K、Q3_K和IQ系列,适应不同硬件配置需求。项目详细介绍了各版本特点、文件大小和适用场景,并提供选择指南和下载方法,方便用户根据设备性能选择合适版本。
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。
Qwen2.5-14B-Instruct-AWQ - Qwen2.5大模型,专注于提升编码、数学能力与多语种支持
GithubHuggingfaceQwen2.5-14B-Instruct代码生成多语言支持开源项目模型量子化长上下文支持
Qwen2.5是一款大语言模型,专注提升编码和数学能力,同时优化指令跟随、长文本生成和结构化数据理解。支持29种语言,如中文和英语。具备更强的系统提示适应性,适合角色扮演和条件设置。AWQ量化4-bit版本72B模型具备因果语言模型结构,支持131,072个token的上下文处理和8,192个token的文本生成,适合长文本处理及多语言应用。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF - 深度学习模型的多规格量化版本适配不同硬件和性能要求
GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-Coder-7B-Instructllama.cpp大语言模型开源项目模型量化
本项目为Qwen2.5-Coder-7B-Instruct模型提供了从15GB到2.78GB的多种量化版本。采用llama.cpp最新技术,包括K-quants和I-quants两种量化方案,并针对ARM架构优化。用户可根据设备内存容量和性能需求选择适合版本。各版本保留原始模型核心功能,适用于多种部署场景。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ - AWQ量化7B参数代码模型支持128K长文本处理
AWQ量化GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder人工智能代码生成大语言模型开源项目模型
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ是一个AWQ量化的4比特指令微调模型,具有7B参数。该模型在代码生成、推理和修复方面表现出色,支持处理长达128K tokens的上下文。它采用28层、28个注意力头的因果语言模型架构,并应用RoPE、SwiGLU等技术。这一模型在提升编码能力的同时,保持了数学和通用领域的性能,为代码智能助手等应用提供了坚实基础。
Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ - 优化的大规模语言模型,支持长文本处理与多语言生成
GithubHuggingfaceQwenQwen2.5多语言支持开源项目指令跟随模型长文本处理
Qwen2.5 增强版在知识获取、编程和数学能力上有显著提升,支持最大128K的长文本处理及29种语言,优化用于指令追踪和生成结构化数据,尤其适合聊天机器人应用。
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