LoftQ

大型语言模型低资源量化微调新方法

LoftQ 量化大语言模型微调 LoRA Github 开源项目

LoftQ是一种为大型语言模型设计的量化微调方法。它通过寻找最佳的量化LoRA初始化,实现有限GPU资源下的高效模型微调。LoftQ支持LLAMA、Falcon、Mistral等主流模型,提供相关工具和示例代码。在WikiText-2和GSM8K等任务上,LoftQ展现出优秀性能,为低资源环境中的LLM应用开发创造了新可能。

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介绍相关项目

qwen2.5-7b-ins-v3-GGUF - 量化优化AI模型的多样化选择指南

GithubHuggingfaceQwen2.5-7b-ins-v3quantization参数嵌入权重开源项目模型

该项目利用llama.cpp的b3901版本和imatrix选项对AI模型进行量化优化，支持各种硬件的量化格式下载。在LM Studio中运行这些模型，可通过缩小文件大小实现更高效的部署。K-quant格式在低资源环境中表现突出，而I-quants则在某些情况下显示出其新方法的优越性能，尤其建议ARM芯片用户选择Q4_0_X_X以获取更快速的响应。

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。

buddhi-128k-chat-7b-GGUF - 高效的文本生成模型量化方式，保障性能与质量

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本项目通过llama.cpp的量化处理，满足多样硬件需求，提供不同文件格式。i-matrix选项的应用和各类量化方式的整合，提升了模型精度与效率。根据RAM和VRAM情况，用户可以选择合适的量化版本。通过特性图表选择K-quants或I-quants，尤其是I-quants在性能和体积方面更具优势。下载指引详细，便于用户节省存储空间并优化性能，支持多种GPU平台，适合专业用户高效部署。

llama-3-cat-8b-instruct-v1-GGUF - 文本生成模型的量化选择

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此项目通过llama.cpp进行模型量化，以满足多样化的硬件限制需求。量化文件选择从Q8_0到IQ1_S不等，推荐使用Q6_K和Q5_K_M文件。使用huggingface-cli可方便下载所需文件。I-quant和K-quant适应不同硬件，特别在低于Q4时，I-quant表现出色。支持CPU和Apple Metal，需注意性能平衡。

Mistral-7B-OpenOrca-GPTQ - Mistral语言模型的GPTQ量化优化实现

GPTQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B开源项目模型模型部署深度学习自然语言处理

本项目对Mistral-7B-OpenOrca模型进行GPTQ量化处理,提供4位和8位精度、多种分组大小的量化版本。通过优化存储和计算方式,在保持模型性能的同时大幅降低显存占用。项目支持text-generation-webui、Python等多种调用方式,并提供完整的使用文档。

Meta-Llama-3-8B-Instruct-quantized.w8a16 - 智能LLM量化技术实现50%体积压缩并完整保留性能

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3OpenLLM人工智能开源项目权重优化模型模型量化

Meta-Llama-3-8B-Instruct模型经INT8量化优化后，参数位数从16位降至8位，减少约50%磁盘空间和GPU内存占用。在OpenLLM基准测试中，量化模型平均得分68.69，与原版68.54分相当。模型支持vLLM和transformers框架部署，适用于英语环境中商业和研究领域的AI助手应用。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GPTQ-INT4 - INT4量化版提升多语言对话效率

GPTQGithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B-Instruct大语言模型开源项目推理模型量化

本项目展示了Meta Llama 3.1 70B Instruct模型的INT4量化版本。通过AutoGPTQ技术，将原FP16模型压缩至INT4精度，在维持性能的同时显著减少内存使用，仅需约35GB显存即可运行。该项目兼容多个推理框架，如Transformers、AutoGPTQ、TGI和vLLM，便于根据不同需求进行选择。项目还附有详细的量化复现指南，方便用户独立完成模型量化过程。

Llama-2-7B-Chat-AWQ - 高效4位量化提升AI对话性能

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AWQ是一种高效的4位量化方法，在多用户环境中的并发推理中表现出色。它通过降低模型计算需求，实现小型GPU的部署，从而节省成本。AWQ支持vLLM服务器，尽管总体吞吐量低于未量化模型，但在有限硬件环境中提高了推理效率，例如70B模型可在48GB显存的GPU上运行。AWQ适合如Llama 2 7B Chat的对话优化模型，为AI助手应用提供成本效益高的解决方案。

llama-lora-fine-tuning - 单GPU微调LLaMA模型的高效方法

GPUGithubLLaMAVicuna开源项目微调语料库

本项目展示了在单个16G GPU上微调vicuna-7b模型的方法。通过采用LoRA、半精度模型和8位加载等技术，有效降低了内存需求。项目详细说明了环境配置、模型准备、语料处理和微调过程，并提供P100和A100的性能数据。这种方法使研究者和开发者能在有限硬件资源下进行大型语言模型的定制化训练。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-AWQ-INT4 - 高性能4比特量化优化版本

AutoAWQGithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1大语言模型开源项目推理模型量化

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的社区驱动4比特量化版本,采用AutoAWQ技术从FP16量化到INT4。该版本仅需4GB显存即可加载,大幅降低内存占用。支持Transformers、AutoAWQ、TGI和vLLM等多种推理方式,适用于不同部署场景。量化模型在保持原始性能的同时,为资源受限环境提供了高效的大语言模型方案。

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