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

大语言模型 Qwen2.5 开源项目 Unsloth 模型模型微调 Huggingface 深度学习 Github

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。

文档

Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF - 新一代多语言模型，提升指令理解与长文本处理

GithubHuggingfaceQwen多语言支持开源项目指令调优模型语言模型长上下文支持

Qwen2.5系列模型通过改进的专家模型，增强编码和数学性能，支持29种语言，提供最长128K的上下文处理与8K tokens的生成能力。其提升的指令跟随与结构化数据生成能力适合多样化系统提示，使聊天机器人更准确。72B模型采用GGUF格式和现代架构技术，提供流畅对话体验。

Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF - Qwen2.5大模型在生成语言和指令处理方面的显著增强

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令遵循模型自然语言处理长上下文支持

Qwen2.5系列模型大幅提升了知识积累能力，尤其在编码和数学领域表现出色。其32B模型支持29种以上语言，擅长长文本生成和结构化数据理解。专为指令响应优化，能够在复杂系统提示下维持高效性能。Qwen2.5提供128K Token长上下文支持和8K Token生成能力，拓展了角色模拟应用场景。

Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored-GGUF - 中英文无删减指令模型的最新静态量化版本，适合多语言支持

GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-7B-Instruct-Uncensored开源项目数据集模型量化

该项目为Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored模型提供多种质量和大小的静态量化文件，支持中英文双语功能。用户可选择合适的量化类型，包括快速的Q4_K_S与Q4_K_M以及高质量的Q8_0和Q6_K。这些文件可提升模型性能，尤其在敏感内容处理及多语言支持方面。使用说明可参考TheBloke的文档。项目得益于nethype公司的资源支持。

Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF - Qwen2.5-3B-Instruct重启量化技术提升多设备文本生成表现

GithubHuggingfaceQwen2.5-3B-Instruct嵌入输出权重开源项目文件大小模型模型下载量化

本项目通过使用llama.cpp进行量化优化，使文本生成模型在各类设备上运行更为高效，其在ARM芯片上的性能尤为突出，同时提供多种量化类型以满足不同内存和计算需求。更新的tokenizer进一步提升了文本生成质量。项目提供多种K-quant和I-quant选项以满足特定环境需求，并深入对比不同量化格式的性能差异。为研究人员和开发者提供丰富下载资源和技术支持，助力大规模语言模型的高效实现。

gemma-2-9b-it-bnb-4bit - 基于Unsloth框架的语言模型量化微调方案

GemmaGithubHuggingfaceUnsloth大语言模型开源项目模型模型微调深度学习

基于Gemma 2 9B模型开发的4bit量化项目，通过Unsloth框架优化实现显存占用降低70%、训练速度提升2-5倍的性能表现。项目集成Colab环境，支持模型训练、GGUF格式导出及Hugging Face部署，为大语言模型的量化训练提供完整解决方案。

Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF - 全面汇总32B大语言模型量化版本多设备支持

GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-32B-Instruct大语言模型开源项目推理优化模型量化

本项目提供Qwen2.5-32B-Instruct模型的多种量化版本,精度从f16到IQ2_XXS,文件大小9GB至65GB不等。量化模型适用于CPU、GPU等设备,可根据硬件配置选择。项目包含详细的模型选择指南和下载说明,便于用户使用这个32B参数的大语言模型。特别推荐Q6_K、Q5_K和Q4_K系列,以及新型IQ系列量化版本。

Qwen1.5-4B - 一款具备多语言功能的增强型Transformer模型

GithubHuggingfaceQwen1.5参数规模多语言支持开源项目模型语言模型转换器架构

Qwen1.5-4B是一款多语言Transformer模型，具有8种模型规模，支持32K上下文长度且无需信任远程代码。其设计基于SwiGLU激活和多重注意力机制，并通过改进型分词器实现高效多样的文本生成。

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。

CodeQwen1.5-7B-GGUF - 丰富的量化模型选择，多平台优化性能

CodeQwen1.5-7BGithubHugging FaceHuggingface内存需求开源项目模型模型质量量化

通过llama.cpp工具实现多量化模型的生成，CodeQwen1.5系列提供不同文件大小和质量选项，适用于各种设备资源和性能需求。推荐选择高质量Q6_K和Q5_K_M格式，平衡性能与存储空间。该项目适合RAM和VRAM有限的用户，并支持多种格式在不同硬件平台上运行。新方法如I-quants提高性能输出，但与Vulcan不兼容，适用于Nvidia的cuBLAS和AMD的rocBLAS。丰富的特性矩阵便于深入比较选择。

Qwen-7B - 70亿参数规模的多语言开源预训练语言模型

GithubHuggingfaceQwen-7B多语言大语言模型开源项目模型评测预训练

Qwen-7B是一个70亿参数规模的开源预训练语言模型，基于超过2.4万亿tokens的多语言语料训练而成。该模型支持15万规模的多语言词表，在常识推理、代码生成、数学计算、机器翻译等多个评测任务中表现优异。通过采用RoPE位置编码、SwiGLU激活函数等技术，Qwen-7B具备强大的多语言理解和处理能力，同时支持长文本输入和高效推理。

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