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手机端可部署的开源大模型

目录

    • 手机端可部署的开源大模型
    • Qwen2.5 0.5B 7b 推理采用手机内存需要多少
      • Qwen2.5 0.5B
        • 不同量化精度下的内存需求
      • Qwen2.5 7B
        • 不同量化精度下的内存需求
    • 通义千问2.5训练和推理需要的内存和外存
      • 推理阶段
        • 1. Qwen2.5 - 7B
        • 2. Qwen2.5 - 14B
        • 3. Qwen2.5 - 72B
      • 训练阶段
        • 1. Qwen2.5 - 7B
        • 2. Qwen2.5 - 14B
        • 3. Qwen2.5 - 72B
      • Qwen2.5 0.5B
      • 推理阶段
      • 训练阶段
    • Qwen2.5 3B
      • 推理阶段
      • 训练阶段

  • OpenELM:由苹果公司开源,在AI代码社区Hugging Face上发布。它由多个旨在高效执行文本生成任务的小模型组成,有2.7亿、4.5亿、11亿与30亿参数四种规模,各模型均有预训练与指令微调两个版本。采用层级缩放策略,在公开数据集预训练后微调,能在商用笔记本电脑甚至部分智能手机上运行。苹果公司在“示例代码许可证”下发布了模型权重等相关内容。
  • Ministraux:由法国Mistral.AI开源,有Ministral 3B和8B两个版本,专为手机、平板、笔记本等移动设备设计。在文本生成、推理、函数调用和效率方面表现出色,支持128k上下文长度,在主流基准测试平台中的分数较高,超过了谷歌的Gemma-2、Meta的Llama-3.2等模型。
  • Gemma 2B:谷歌发布的紧凑型高性能LLM,利用多查询注意力机制,减少推理期间对内存带宽的需求,适合内存带宽有限的设备端场景。仅用20亿个参数,在语言理解、推理和安全等方面的学术基准测试上成绩出色,在18项基于文本的任务中,11项表现胜过大小相似的开放模型。
  • Phi-2:微软的小型模型,有27亿个参数。在某些基准测试中ÿ

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