Mixtral-MOE工业落地3-微调后llama-cpp编译和量化

NLP小讲堂 2024-03-09 21:24:45

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Llama.cpp：大模型推理的C++轻骑兵！本地运行Llama不再遥不可及！
自由！摆脱云端依赖和高昂 GPU 成本，在自有硬件上完全掌控大模型。隐私！敏感数据处理本地搞定，安全感爆棚。高效！C++ 优化 + 量化，让 CPU 焕发第二春，老设备也能跑新模型。便捷！开箱即用（相对），跨平台支持优秀。开源生态！活跃的社区不断贡献新模型支持、新优化和新工具（Web UI、API server、移动端集成等）。Llama.cpp 的意义，远不止是一个高效的推理引擎。它极大地降低了大模型私有化部署的门槛，让“人人都能玩转本地大模型”不再是一句空话。
5分钟上手Mixtral-8X7B：从模型下载到本地部署全攻略
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llama.cpp初识
本文主要讲我学习llama的所思所想
Qwen3-VL大模型本地化部署与微调全指南：Unsloth工具链赋能多场景应用
随着多模态人工智能技术的飞速发展，Qwen3-VL系列视觉语言模型凭借其卓越的性能成为行业焦点。该系列涵盖从20亿参数到2350亿参数的全尺寸模型矩阵，其中300亿和2350亿参数版本采用混合专家（MoE）架构，2350亿参数的思维版本更是实现了超越现有主流模型的视觉理解与代码生成能力。本文将详细介绍如何借助Unsloth工具链实现Qwen3-VL模型的本地运行与高效微调，解锁从基础视觉任务到复杂...
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