产品库

一个基于Llama模型的量化版本，用于对话和幻觉检测。

PatronusAI/Llama-3-Patronus-Lynx-8B-v1.1-Instruct-Q8-GGUF是一个基于Llama模型的量化版本，专为对话和幻觉检测设计。该模型使用了GGUF格式，拥有8.03亿参数，属于大型语言模型。它的重要性在于能够提供高质量的对话生成和幻觉检测能力，同时保持模型的高效运行。该模型是基于Transformers库和GGUF技术构建的，适用于需要高性能对话系统和内容生成的应用场景。

70亿参数的量化文本生成模型

Llama-Lynx-70b-4bit-Quantized是由PatronusAI开发的一个大型文本生成模型，具有70亿参数，并且经过4位量化处理，以优化模型大小和推理速度。该模型基于Hugging Face的Transformers库构建，支持多种语言，特别是在对话生成和文本生成领域表现出色。它的重要性在于能够在保持较高性能的同时减少模型的存储和计算需求，使得在资源受限的环境中也能部署强大的AI模型。

Llama模型、技术和爱好者的家园

Llama Family是一个开源平台，致力于构建开放的Llama模型生态，包含多种大模型和代码模型。具有丰富的功能和优势，提供各种算力获取和模型训练合作方式。价格根据合作方式而定，包括免费和付费选项。主要功能包括模型训练、算力获取、开源生态共建等。适用于各种技术爱好者和开发者。

高效、轻量级的量化Llama模型，提升移动设备上的运行速度并减少内存占用。

Llama模型是Meta公司推出的大型语言模型，通过量化技术，使得模型体积更小、运行速度更快，同时保持了模型的质量和安全性。这些模型特别适用于移动设备和边缘部署，能够在资源受限的设备上提供快速的设备内推理，同时减少内存占用。量化Llama模型的开发，标志着在移动AI领域的一个重要进步，使得更多的开发者能够在不需要大量计算资源的情况下，构建和部署高质量的AI应用。

用于微调Meta Llama模型的库和示例脚本集合

llama-recipes是Meta Llama模型的配套仓库，旨在提供一个可扩展的库，用于微调Meta Llama模型，并提供一些示例脚本和笔记本，以便快速开始使用模型在各种用例中，包括领域适应的微调和构建基于LLM的应用程序。

免费 npm 库，用 Llama 3.2 Vision 进行 OCR，输出 markdown 文本

开源 npm 库，免费使用 Llama 3.2 Vision 进行 OCR，支持本地和远程图像，计划支持 PDF，受 Zerox 启发，有免费和付费接口

Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库。

Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库，提供了各种生成模型的训练、推理和应用功能。该库支持各种生成模型的训练，包括基于 PyTorch Lightning 的训练，提供了丰富的配置选项和模块化的设计。用户可以使用该库进行生成模型的训练，并通过提供的模型进行推理和应用。该库还提供了示例训练配置和数据处理的功能，方便用户进行快速上手和定制。

基于特定模型的量化大型语言模型，适用于自然语言处理等任务。

该模型是量化版大型语言模型，采用4位量化技术，降低存储与计算需求，适用于自然语言处理，参数量8.03B，免费且可用于非商业用途，适合资源受限环境下高性能语言应用需求者。

70B参数的大型量化语言模型

PatronusAI/Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct-Q4_K_M-GGUF是一个基于70B参数的大型量化语言模型，使用了4-bit量化技术，以减少模型大小并提高推理效率。该模型属于PatronusAI系列，是基于Transformers库构建的，适用于需要高性能自然语言处理的应用场景。模型遵循cc-by-nc-4.0许可协议，意味着可以非商业性地使用和分享。

首个llama3中文版，多轮对话AI模型

llama3-Chinese-chat是首个llama3的中文对话版本，专为中文用户设计，支持高质量的多轮对话。它使用了170k+的中文对话数据进行训练，具备角色扮演、agent能力增强等特性，并提供了详细的训练和推理教程。此外，项目还计划开源浏览器插件，增加AI笔记和思维导图功能，进一步增强用户体验。

高性能的量化语言模型

PatronusAI/glider-gguf是一个基于Hugging Face平台的高性能量化语言模型，采用GGUF格式，支持多种量化版本，如BF16、Q8_0、Q5_K_M、Q4_K_M等。该模型基于phi3架构，拥有3.82B参数，主要优点包括高效的计算性能和较小的模型体积，适用于需要快速推理和低资源消耗的场景。产品背景信息显示，该模型由PatronusAI提供，适合需要进行自然语言处理和文本生成的开发者和企业使用。

多语言对话生成模型

Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型（LLMs），支持8种语言，专为对话使用案例优化，并通过监督式微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）来提高安全性和有用性。

1.58-bit量化的先进文本到图像生成模型

1.58-bit FLUX是一种先进的文本到图像生成模型，通过使用1.58位权重（即{-1, 0, +1}中的值）来量化FLUX.1-dev模型，同时保持生成1024x1024图像的可比性能。该方法无需访问图像数据，完全依赖于FLUX.1-dev模型的自监督。此外，开发了一种定制的内核，优化了1.58位操作，实现了模型存储减少7.7倍，推理内存减少5.1倍，并改善了推理延迟。在GenEval和T2I Compbench基准测试中的广泛评估表明，1.58-bit FLUX在保持生成质量的同时显著提高了计算效率。

GGUF量化支持，优化ComfyUI原生模型性能

ComfyUI-GGUF是一个为ComfyUI原生模型提供GGUF量化支持的项目。它允许模型文件以GGUF格式存储，这种格式由llama.cpp推广。尽管常规的UNET模型（conv2d）不适用于量化，但像flux这样的transformer/DiT模型似乎受量化影响较小。这使得它们可以在低端GPU上以更低的每权重变量比特率进行运行。

与您最喜爱的LLaMA LLM模型聊天

LlamaChat是一个桌面客户端，可以与LLaMA、Alpaca和GPT4All模型进行聊天。Alpaca是斯坦福大学基于OpenAI的text-davinci-003数据进行Fine-tuning后的7B参数LLaMA模型。您可以使用LlamaChat导入原始的PyTorch模型检查点文件或预转换的.ggml模型文件。LlamaChat是完全开源免费的，并且始终如一地保持开源。您可以在GitHub上找到更多信息。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 是一款基于强化学习优化的大型语言模型，专注于推理和对话能力。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 是由 DeepSeek 团队开发的一款大型语言模型，基于 Llama-70B 架构并通过强化学习进行优化。该模型在推理、对话和多语言任务中表现出色，支持多种应用场景，包括代码生成、数学推理和自然语言处理。其主要优点是高效的推理能力和对复杂问题的解决能力，同时支持开源和商业使用。该模型适用于需要高性能语言生成和推理能力的企业和研究机构。

多语言对话生成模型

Meta Llama 3.1系列模型是一套预训练和指令调整的多语言大型语言模型（LLMs），包含8B、70B和405B三种规模的模型，专为多语言对话使用案例优化，性能优于许多开源和闭源聊天模型。

基于Llama-3-8B的多模态大型语言模型，专注于UI任务。

Ferret-UI是首个以用户界面为中心的多模态大型语言模型（MLLM），专为指代表达、定位和推理任务设计。它基于Gemma-2B和Llama-3-8B构建，能够执行复杂的用户界面任务。这个版本遵循了Apple的研究论文，是一个强大的工具，可以用于图像文本到文本的任务，并且在对话和文本生成方面具有优势。

基于llama3 8B的SOTA视觉模型

llama3v是一个基于Llama3 8B和siglip-so400m的SOTA（State of the Art，即最先进技术）视觉模型。它是一个开源的VLLM（视觉语言多模态学习模型），在Huggingface上提供模型权重，支持快速本地推理，并发布了推理代码。该模型结合了图像识别和文本生成，通过添加投影层将图像特征映射到LLaMA嵌入空间，以提高模型对图像的理解能力。

多语言大型语言模型，优化对话和文本生成。

Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型（LLMs），包含8B、70B和405B三种大小的模型，专门针对多语言对话使用案例进行了优化，并在行业基准测试中表现优异。该模型使用优化的transformer架构，并通过监督式微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）进一步与人类偏好对齐，以确保其有用性和安全性。

构建最好的中文Llama大模型，完全开源可商用。

Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。

多语言大型语言模型，优化对话场景。

Meta Llama 3.1是一系列多语言的大型预训练和指令调整的生成模型，包含8B、70B和405B大小的版本。这些模型专为多语言对话用例而优化，并在常见行业基准测试中表现优于许多开源和闭源聊天模型。模型使用优化的transformer架构，并通过监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调整，以符合人类对有用性和安全性的偏好。

70亿参数的大型多语言对话生成模型

Meta Llama 3.1是Meta公司推出的一种大型语言模型，拥有70亿参数，支持8种语言的文本生成和对话。该模型使用优化的Transformer架构，并通过监督微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)进行调优，以符合人类对有用性和安全性的偏好。它旨在为商业和研究用途提供支持，特别是在多语言对话场景下表现出色。

从零开始实现Llama3模型

这是一个开源项目，作者naklecha从零开始实现了Llama3模型，这是一个大型语言模型。项目提供了详细的代码实现，包括模型的各个组成部分，如注意力机制、前馈网络等。通过这个项目，开发者可以深入理解大型语言模型的工作原理，同时也可以在此基础上进行自己的实验和改进。

一个用于创意写作的大型语言模型，具有出色的写作风格。

Meta-Llama-3-120B-Instruct 是一个基于 Meta-Llama-3-70B-Instruct 通过 MergeKit 自我合并的大型语言模型。它在创意写作方面表现出色，但在其他任务上可能存在挑战。该模型使用 Llama 3 聊天模板，默认上下文窗口为 8K，可以通过绳索theta扩展。模型在生成文本时有时会出现错别字，并且喜欢使用大写字母。

高性能英文对话生成模型

OLMo-2-1124-7B-Instruct是由Allen人工智能研究所开发的一个大型语言模型，专注于对话生成任务。该模型在多种任务上进行了优化，包括数学问题解答、GSM8K、IFEval等，并在Tülu 3数据集上进行了监督微调。它是基于Transformers库构建的，可以用于研究和教育目的。该模型的主要优点包括高性能、多任务适应性和开源性，使其成为自然语言处理领域的一个重要工具。

Aloe是一款专为医疗领域设计的高性能语言模型，提供先进的文本生成和对话能力。

Aloe是由HPAI开发的一款医疗领域的语言模型，基于Meta Llama 3 8B模型进行优化。它通过模型融合和先进的提示策略，达到了与其规模相匹配的最先进水平。Aloe在伦理和事实性指标上得分较高，这得益于红队和对齐工作的结合。该模型提供了医疗特定的风险评估，以促进这些系统的安全使用和部署。

基于19亿参数的对话生成模型

Index-1.9B-Chat是一个基于19亿参数的对话生成模型，它通过SFT和DPO对齐技术，结合RAG实现fewshots角色扮演定制，具有较高的对话趣味性和定制性。该模型在2.8T中英文为主的语料上预训练，并且在多个评测基准上表现领先。

PyTorch原生量化和稀疏性训练与推理库

torchao是PyTorch的一个库，专注于自定义数据类型和优化，支持量化和稀疏化权重、梯度、优化器和激活函数，用于推理和训练。它与torch.compile()和FSDP2兼容，能够为大多数PyTorch模型提供加速。torchao旨在通过量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）等技术，提高模型的推理速度和内存效率，同时尽量减小精度损失。

一款先进的对话生成模型

DeepSeek-V2-Chat-0628 是 DeepSeek-V2 系列的改进版本，专为对话生成任务设计。它在 LMSYS Chatbot Arena Leaderboard 上表现出色，整体排名第11，特别是在编程任务和挑战性提示中表现出色。该模型在多个评估指标上均有显著提升，如 HumanEval、MATH、BBH、IFEval 和 Arena-Hard 等。此外，其在“系统”领域的指令遵循能力也经过优化，显著提升了用户体验。