Bonsai-27B-GGUF
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面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
FallenMerick 的 MN-Violet-Lotus-12B 的静态 GGUF 文件,大小从 4.9 GB 到 13.1 GB。适合想在自己电脑上运行 12B 模型的人。
MN-Violet-Lotus-12B-GGUF 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download mradermacher/MN-Violet-Lotus-12B-GGUF
这个仓库放的是 mradermacher 用 FallenMerick 的 MN-Violet-Lotus-12B 模型制作的 GGUF 文件。每个文件都在大小和质量之间做了取舍,所以你可以选一个适合你内存的。这个模型有 12.2B 参数,标注了英文。模型卡没有说明基础模型是为做什么而构建的。
如果你想在自己的电脑上用比原始权重更小的文件运行 12B 模型,它适合你。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 家庭使用 | 本地 AI 用户 | 在自己的电脑上运行 12B 模型 | 在 GGUF 应用里加载 7.6 GB 的 Q4_K_M 文件 |
| 软件 | 开发者 | 在本地硬件上测试量化模型 | 比较 Q4_K_S 和 Q8_0 的速度和质量 |
| 研究 | 量化研究人员 | 研究不同大小之间质量怎么变化 | 用同一组提示词跑多种量化类型 |
如果你想要原始的全精度权重,可以跳过它,直接用它所基于的原模型。
你在能读取 GGUF 的程序里打开这些文件,系统可以是 Windows、macOS 或 Linux。模型卡指向 TheBloke 的 README,说明怎么使用 GGUF 文件。
| 使用场景 | 谁用 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 本地聊天 | 家庭用户 | 一个在自己机器上回答问题的模型 |
| 大小测试 | 开发者 | 对自己仍然够用的最小文件 |
| imatrix 量化 | 爱好者 | 模型卡里另一个仓库中的加权版本 |
下载这一步需要 Python,还需要一个能加载 GGUF 文件的程序,以及足够放下你所选文件的磁盘空间。Hugging Face 估算 4-bit 约 6.1 GB。
pip install -U huggingface_hub hf download mradermacher/MN-Violet-Lotus-12B-GGUF
从列表里选一个量化文件,在你的 GGUF 程序里加载并开始聊天。仓库里文件很多,所以全部下载前请先看大小。模型卡说,同样大小下 IQ 类型往往比非 IQ 类型更好。
| Tool | What it does |
|---|---|
| Q2_K, 4.9 GB | 最小的文件 |
| Q3_K_M, 6.2 GB | 小文件,模型卡说质量较低 |
| Q4_0_4_4, 7.2 GB | 模型卡说它在 ARM 芯片上速度快,但质量偏低 |
| Q4_K_S, 7.2 GB | 模型卡标注它速度快且值得推荐 |
| Q4_K_M, 7.6 GB | 同样速度快且值得推荐 |
| Q6_K, 10.2 GB | 模型卡评价它的质量很高 |
| Q8_0, 13.1 GB | 速度快,是列表里质量最好的 |
你选 7.6 GB 的 Q4_K_M 文件,在 GGUF 程序里加载,然后发一条消息。模型会在你自己的机器上用文字回答。
如果你刚接触,GGUF 文件就是被压缩到更小的模型,这样它就能在家里运行。第一件小事是选模型卡推荐的 Q4_K_M 文件。
如果你熟悉这个领域,这些是静态量化,按大小排列,并不严格按质量排列。模型卡说,加权 imatrix 量化放在同一位作者的另一个 i1 仓库里。
文件大小从 4.9 GB 到 13.1 GB。模型卡链接了一张图和一篇文章,用来比较低质量的量化类型。
FallenMerick 的 MN-Violet-Lotus-12B 的静态 GGUF 文件,大小从 4.9 GB 到 13.1 GB。适合想在自己电脑上运行 12B 模型的人。
由 mradermacher 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的,模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:这个仓库放的是 mradermacher 用 FallenMerick 的 MN-Violet-Lotus-12B 模型制作的 GGUF 文件。每个文件都在大小和质量之间做了取舍,所以你可以选一个适合你内存的。这个模型有 12.2B 参数,标注了英文。模型卡没有说明基础模型是为做什么而构建的。
适合谁:如果你想在自己的电脑上用比原始权重更小的文件运行 12B 模型,它适合你。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
家庭使用 | 本地 AI 用户 | 在自己的电脑上运行 12B 模型 | 在 GGUF 应用里加载 7.6 GB 的 Q4_K_M 文件
软件 | 开发者 | 在本地硬件上测试量化模型 | 比较 Q4_K_S 和 Q8_0 的速度和质量
研究 | 量化研究人员 | 研究不同大小之间质量怎么变化 | 用同一组提示词跑多种量化类型
如果你想要原始的全精度权重,可以跳过它,直接用它所基于的原模型。
用在哪里:你在能读取 GGUF 的程序里打开这些文件,系统可以是 Windows、macOS 或 Linux。模型卡指向 TheBloke 的 README,说明怎么使用 GGUF 文件。
使用场景 | 谁用 | 得到什么
本地聊天 | 家庭用户 | 一个在自己机器上回答问题的模型
大小测试 | 开发者 | 对自己仍然够用的最小文件
imatrix 量化 | 爱好者 | 模型卡里另一个仓库中的加权版本
如何设置:下载这一步需要 Python,还需要一个能加载 GGUF 文件的程序,以及足够放下你所选文件的磁盘空间。Hugging Face 估算 4-bit 约 6.1 GB。
pip install -U huggingface_hub
hf download mradermacher/MN-Violet-Lotus-12B-GGUF
如何使用:从列表里选一个量化文件,在你的 GGUF 程序里加载并开始聊天。仓库里文件很多,所以全部下载前请先看大小。模型卡说,同样大小下 IQ 类型往往比非 IQ 类型更好。
Tool | What it does
Q2_K, 4.9 GB | 最小的文件
Q3_K_M, 6.2 GB | 小文件,模型卡说质量较低
Q4_0_4_4, 7.2 GB | 模型卡说它在 ARM 芯片上速度快,但质量偏低
Q4_K_S, 7.2 GB | 模型卡标注它速度快且值得推荐
Q4_K_M, 7.6 GB | 同样速度快且值得推荐
Q6_K, 10.2 GB | 模型卡评价它的质量很高
Q8_0, 13.1 GB | 速度快,是列表里质量最好的
示例:你选 7.6 GB 的 Q4_K_M 文件,在 GGUF 程序里加载,然后发一条消息。模型会在你自己的机器上用文字回答。
新手与专家:如果你刚接触,GGUF 文件就是被压缩到更小的模型,这样它就能在家里运行。第一件小事是选模型卡推荐的 Q4_K_M 文件。
如果你熟悉这个领域,这些是静态量化,按大小排列,并不严格按质量排列。模型卡说,加权 imatrix 量化放在同一位作者的另一个 i1 仓库里。
FallenMerick 的 MN-Violet-Lotus-12B
静态 GGUF 量化
多种大小的文件
你挑一个适合内存的
你的 GGUF 程序运行它
注意事项:文件大小从 4.9 GB 到 13.1 GB。模型卡链接了一张图和一篇文章,用来比较低质量的量化类型。
Title: 不同量化类型的文件大小,单位 GB
Q2_K: 4.9 GB
Q3_K_M: 6.2 GB
IQ4_XS: 6.9 GB
Q4_K_S: 7.2 GB
Q4_K_M: 7.6 GB
Q5_K_M: 8.8 GB
Q6_K: 10.2 GB
Q8_0: 13.1 GB
用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:
pip install -U huggingface_hub
hf download mradermacher/MN-Violet-Lotus-12B-GGUF
然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 5 KB
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