glider-gguf

Modelo de linguagem quantizado de alto desempenho

Produto ComumProgramaçãoGGUFModelo Quantizado

PatronusAI/glider-gguf é um modelo de linguagem quantizado de alto desempenho baseado na plataforma Hugging Face. Utiliza o formato GGUF e suporta múltiplas versões quantizadas, como BF16, Q8_0, Q5_K_M e Q4_K_M. Este modelo, baseado na arquitetura phi3, possui 3,82 bilhões de parâmetros. Suas principais vantagens incluem desempenho computacional eficiente e tamanho reduzido do modelo, tornando-o ideal para cenários que requerem inferência rápida e baixo consumo de recursos. Informações de contexto indicam que o modelo é fornecido pela PatronusAI e é adequado para desenvolvedores e empresas que precisam realizar processamento de linguagem natural e geração de texto.

Suporta múltiplas versões quantizadas GGUF
incluindo BF16
Q8_0
Q5_K_M e Q4_K_M.
Baseado na arquitetura phi3
com 3
82 bilhões de parâmetros
adequado para modelos de linguagem em larga escala.
Carrega o modelo através da interface AutoModelForCausalLM.from_pretrained
facilitando a integração em projetos existentes.

O público-alvo são pesquisadores
desenvolvedores e usuários corporativos da área de processamento de linguagem natural que necessitam de uma solução eficiente e econômica para tarefas de geração de texto e compreensão da linguagem. PatronusAI/glider-gguf
com sua capacidade de inferência eficiente e tamanho reduzido de modelo
é especialmente adequado para cenários que exigem implantação e execução rápidas de tarefas de PNL.

Construção de chatbots
oferecendo uma experiência de conversa fluida.
Em aplicativos de geração de texto
gerando artigos de notícias ou conteúdo para mídias sociais.
Como parte de um mecanismo de busca

1. Selecione a versão quantizada GGUF apropriada.
2. Execute o código a seguir para carregar o modelo: `from transformers import AutoModelForCausalLM; model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\PatronusAI/glider-gguf\
gguf_file=\glider_{version_from_list}.gguf\)`.
3. Substitua `{version_from_list}` pela versão quantizada desejada
por exemplo

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glider-gguf Alternativas

glider-gguf — Modelo de linguagem quantizado de alto desempenho

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — Modelo de linguagem grande quantizado baseado em um modelo específico, adequado para tarefas de processamento de linguagem natural.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modelo de geração de texto com 70 bilhões de parâmetros

Llama-Lynx-70b-4bit-Quantizado — Modelo de geração de texto quantizado de 70 bilhões de parâmetros

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — Modelo de geração de texto com 7 bilhões de parâmetros

s1-32B — s1 é um modelo de inferência baseado no Qwen2.5-32B-Instruct, treinado com apenas 1000 amostras.

Xwen-Chat — Xwen-Chat é um conjunto de modelos de linguagem grandes focados em diálogo em chinês, oferecendo diversos modelos e serviços de geração de linguagem.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B é um modelo de geração de texto de alto desempenho, adequado para diversas tarefas de raciocínio e geração.

InternLM3 — InternLM3 é um conjunto de modelos focado na geração de texto, oferecendo diversas versões otimizadas para atender diferentes necessidades.

CAG — Um método de aprimoramento de modelo de linguagem que não requer recuperação em tempo real, melhorando a eficiência de geração por meio do pré-carregamento de um cache de conhecimento.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 — Modelo de avaliação de alucinação de código aberto

Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — Modelo de linguagem grande quantizado com 70B de parâmetros

EXAONE-3.5-7.8B-Instruct-GGUF — Modelo de geração de texto bilíngue (inglês e coreano) da série EXAONE 3.5, com 7,8B de parâmetros.

EXAONE-3.5-2.4B-Instruct-GGUF — Modelo de geração de texto bilíngue desenvolvido pela LG AI Research

OLMo-2-1124-7B-RM — Modelo de linguagem grande, usado para geração e classificação de texto

OLMo-2-1124-7B-SFT — Modelo de geração de texto em inglês de alto desempenho

OLMo-2-1124-13B-SFT — Modelo avançado de geração de texto

INTELLECT-1-Instruct — Modelo de linguagem de texto e código em inglês com 1 bilhão de parâmetros

OLMo-2-1124-7B-DPO — Modelo avançado de geração de texto, que suporta o processamento de diversas tarefas.

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modelo de linguagem inglês de alto desempenho, adequado para diversas tarefas.

dolmino-mix-1124 — Conjunto de dados de alta qualidade, usado na segunda etapa do treinamento do OLMo2.

olmo-mix-1124 — Conjunto de dados de pré-treinamento multimodal em larga escala

OLMo-2-1124-13B-Instruct — Modelo de linguagem grande otimizado, especializado em geração de texto e diálogo.

OLMo-2-1124-7B-Instruct — Modelo de geração de diálogo em inglês de alto desempenho

OLMo 2 7B — Modelo de linguagem extenso com 7B de parâmetros, aprimorando a capacidade de processamento de linguagem natural.

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — Modelo líder em uma família de modelos de seguimento de instruções, oferecendo dados, código e diretrizes de código aberto.

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Modelo avançado de geração de texto, que suporta diversas tarefas.

Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO — Modelo líder em uma família de modelos que seguem instruções, oferecendo dados, código e receitas de código aberto.

Llama-3.1-Tulu-3-70B — Modelo líder em uma família de modelos que seguem instruções, oferecendo dados, código e guias de código aberto.

Llama-3.1-Tulu-3-8B — Modelo de seguimento de instruções avançado, com dados e código abertos.