低内存推理
All MiniLM L6 V2 GGUF
Apache-2.0
all-MiniLM-L6-v2是一个小型高效的句子嵌入模型,基于MiniLM架构,适用于句子相似度计算和特征提取任务。
文本嵌入
英语
A
Mungert
1,094
2
Falcon E 3B Instruct
其他
Falcon-E-3B-Instruct 是一个基于1.58比特架构的高效语言模型,专为边缘设备优化,具有出色的推理能力和低内存占用。
大型语言模型
Transformers
F
tiiuae
225
22
Falcon E 1B Instruct
其他
Falcon-E-1B-Instruct 是一个基于1.58比特架构的高效语言模型,专为边缘设备优化,具有低内存占用和高性能的特点。
大型语言模型
Transformers
F
tiiuae
87
7
Meta Llama 3 8B Instruct GGUF
基于Llama-3-8B-Instruct的IQ-DynamicGate超低位量化(1-2比特)模型,采用精度自适应量化技术,在保持极致内存效率的同时提升推理精度。
大型语言模型
英语
M
Mungert
1,343
3
Mosaicml Mpt 7b Chat Bnb 4bit Smashed
PrunaAI提供的压缩版MPT-7B-Chat模型,通过llm-int8技术优化,显著降低内存占用和能耗。
大型语言模型
Transformers
其他
M
PrunaAI
30
1
Nllb 200 Distilled 1.3B Ct2 Int8
NLLB-200 Distilled 1.3B是Meta开发的神经机器翻译模型,支持200种语言之间的翻译,使用CTranslate2进行高效推理。
机器翻译
Transformers
支持多种语言
N
OpenNMT
101
10
Btlm 3b 8k Base
Apache-2.0
BTLM-3B-8k-base是一个具有8k上下文长度的30亿参数语言模型,基于6270亿token的SlimPajama数据集训练而成,性能可媲美开源70亿参数模型。
大型语言模型
Transformers
英语
B
cerebras
2,078
262