#GPTQ

本页面介绍如何在Colab平台上便捷部署多种GPT模型，包括vicuna、alpaca、llama等。用户可通过一键启动这些模型，适用于文本生成等应用。页面详细描述了每个模型的特性和使用方法，并提供对应的Colab链接，帮助用户高效进行实验和开发。

项目提供多样的GPTQ模型文件，支持多种推理配置和硬件平台需求。通过多种量化参数优化，提升推理质量及多样化VRAM使用。基础模型由Eric Hartford创建，专为NLP应用而设计，无需内容审核，用户可自由定制对齐方式，适用广泛领域的AI助手开发。

该项目使用AutoGPTQ以4-bit Marlin格式对大型语言模型进行量化，旨在提升性能与效率。量化配置涵盖4位量化、128组大小及0.01%阻尼比等技术细节，适用于寻求高效深度学习模型的用户，为复杂任务提供节省资源的方案。

Mistral-7B-Instruct-v0.2模型的GPTQ量化版本，提供4位和8位精度等多种参数选项。支持Linux和Windows的GPU推理，兼容多个开源框架。采用Mistral提示模板，适用于指令任务。由TheBloke量化发布，旨在提供高效易用的开源大语言模型。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit是Mistral-7B指令模型的4位量化版本。通过GPTQ技术，该模型在大幅缩小体积的同时，保持了原模型99.75%的准确率。在多项基准测试中，该模型平均准确率达65.05%。它兼容vLLM优化推理，可作为高效的自然语言处理服务器部署。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的INT4量化版本，由社区开发。该版本将原FP16模型量化为INT4，支持多语言对话，在行业基准测试中表现优异。模型仅需约4GB显存即可加载，兼容多种推理框架。项目提供详细使用指南和量化复现方法，适用于资源受限环境下的高效部署。

MythoMax L2 13B提供多种GPTQ量化配置，适用于多种硬件环境，提升模型性能。用户可选择不同分支进行下载，包括4-bit和8-bit版本，支持VRAM高效利用和精确推理。该项目兼容多种平台如ExLlama、AutoGPTQ和Huggingface的Text Generation Inference，为AI开发者提供灵活的工具和高效的解决方案。

本文档提供了对Wizardlm 7B Uncensored模型的GGUF格式的全面介绍，涵盖了与其兼容的各种客户端和库。GGUF是一种新推出的模型格式，取代了不再支持的GGML，支持多种量化方法，可用于GPU加速并适应多种平台。该项目由Eric Hartford设计，由TheBloke进行量化，包含不同比特级别的量化版本，以便用户依据需求选择适当的模型格式和质量。本文还详细说明了下载、安装和运行这些模型的多种方法，包括Python代码示例和LangChain集成演示，为开发者提供详尽指南。

Mistral-Nemo-Instruct-2407-GPTQ是基于Mistral-Nemo-Instruct-2407的量化版本。该模型采用4比特GPTQ技术进行压缩，配合128的分组大小和ExLlama设置，在保持性能的同时显著减小了模型体积。项目提供了完整的量化参数和源代码链接，为开发者提供了一个兼具效率和性能的指令型模型选择。

本项目提供Mistral AI的Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型的GPTQ量化版本,支持法语、意大利语、德语、西班牙语和英语多语言推理。模型采用Mixtral架构,提示模板为'[INST] {prompt} [/INST]'。项目提供多种量化参数选项,可适应不同硬件和需求,在保证性能的同时降低资源消耗。该模型使用Apache 2.0许可发布。

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。

该项目展示了一款专注于代码生成和推理的模型，具备提升推理和规划能力的特点。其多种量化选项支持8位以下的CPU+GPU推断，使其在多种编程语言上均表现不俗。模型经过微调，覆盖了201,981个样本的数据集，包括编码、推理和规划样本，支持Alpaca指令格式。在HumanEval基准测试中通过率达51.22%，适用于多种编程语言的验证，如Python、Java、C++等，为编程助手和代码验证提供支持。

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0的4位量化版本，是一个轻量级对话AI模型。该项目采用AutoGPTQ技术进行量化，使用GPTQ方法将模型压缩至4位精度。量化配置包括128的组大小、0.01%的阻尼比例和对称量化等特性。这种优化显著降低了模型大小和内存占用，同时保持了模型性能，为资源受限的AI应用提供了高效解决方案。

Astronomer的4比特量化模型通过GPTQ技术减少VRAM占用至不足6GB，比原始模型节省近10GB。此优化提高了延迟和吞吐量，即便在较便宜的Nvidia T4、K80或RTX 4070 GPU上也能实现高效性能。量化过程基于AutoGPTQ，并按照最佳实践进行，使用wikitext数据集以减小精度损失。此外，针对vLLM和oobabooga平台提供详细配置指南，以有效解决加载问题。

项目提供多种GPTQ模型参数，支持不同推理需求，参数包括位深、组大小与激活顺序，以适应多种硬件需求。由TheBloke进行模型量化，支持GPTQ客户端兼容性，校准数据集确保量化精度，如wikitext。提供灵活的分支信息，便于集成至文本生成工具或Python应用中。