Q4_K_M 使用超块(8块×32权重)和6位量化缩放因子,显存占用更低。 Q5_K_M 采用更复杂的块拆分,适合需要高精度的任务(如代码生成)。 性能表现 速度:Q4_K_S 在 RTX4080 上的推理速度比 F16 快近4倍,Q5_K_M 速度略慢但精度更高。 误差控制:Q5_K_M 的困惑度(PPL)仅比原始模型高6.36%,而 Q4_K_M...
尝鲜通义qwq32B本地模型,简单评测 | 通义的qwq32B据说很厉害要达到deepseekR1满血了,于是就想装一个。首先用ollama使用ollamarun qwen32B就安装好了,实际显存占用23.4GB。装好的这个是Q4_K_M,就是4bit量化。速度不错,token是20tokens/s。 然后想到5bit量化应该要更好,于是又装了个5bit由qwen提供版本。实际...
在llama.cpp中，Q8_0、Q6_K_M和Q4_K_M分别代表了不同比特位数的定点量化技术。Q8_0代表8比特的定点量化，其中小数部分不保留任何位数，这意味着数据将被量化为0至255之间的整数。而Q6_K_M和Q4_K_M则分别表示6比特和4比特的定点量化方法。在这两种量化方式中，K代表整数部分的位数，M代表小数部分的位数。...
docker run --gpus all --rm --name llama.cpp -p 8080:8080 -v /etc/ssl/certs:/etc/ssl/certs:ro -v /home/ed/.llama.cpp/models:/root/.cache ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:full-cuda -s --ctx-size 0 --jinja -fa -hf bartowski/functionary-small-v3.2-GGUF:Q4_K_M --host 0.0.0...
What happened? Qwen2-72B-Instruct Q4_K_M generates output with random tokens (numbers, special symbols, random chunks of words from different languages, etc). Has been tested on: Tesla P40 24gb + CPU partitioning with offloating half of ...
_V _5._× _6.g7._i_8.m_9._r_10. s_ 相关知识点: 试题来源: 解析 26个英文字母: Aa; Bb; Cc; Dd; Ee; Ff; Gg Hh; Ii; Jj; Kk; Ll; Mm; Nn Oo; Pp; Qq; Rr; Ss; Tt Uu; Vv; Ww; Xx; Yy; Zz 1.G; I; 2.J; L; 3.P; R; 4.U; W; 5.w; y; 6.f; h...
【题目】2.字母表。5 W T Q4 I Y O G L3 U F D K P J2 N C A H M V1 E S B X B Z1 2 3 4 5 6 7 8 9 10A在第3列、第2行,表示为(3,2)。(1)F在第( )列、第( )行,表示为( ,)。C和P的位置分别是( ,)和(,)。(2)写出下面数对表示的字母。(3,5)__...
小米售后,一站式为您提供售后服务。有售后,放心购是我们的服务宗旨。 预约服务 软件升级 咨询体验 面对面拆机 网点查询 > 常见问题 账户管理 购物指南 订单相关 售后服务 特色服务 其他产品咨询 线下销售渠道 小米账户如何注册? 手机如何如申诉解锁? 什么是账号申诉重置密码保护? 如何进行重置密码保护? 小米账号...
A hub for various industry-specific schemas to be used with VLMs. - Add qwen2.5-vl-7b-instruct:q4_k_m to benchmarks (#100) · Mirajul-Mohin/vlmrun-hub@c67176e
App 7300元,9tokens/s 极具性价比的KT本地部署671B q2 deepseek 1.4万 6 02:39 App Diffusion LLM推理速度 1000 tokens/s,这次真的有可能替代transformer 1298 0 00:47 App Deepseek 671B fp8+q4 同时跑两个实例14+13t/s 9402 0 02:32 App 4500就能搭建自己一套的deepseek R1 671b满血大模型...