# エッジデバイス推論

Voice Based Stress Recognition
MIT
軽量音声ストレス認識モデル。知識蒸留技術を用いて訓練され、エッジデバイスでのリアルタイムストレス検出に適しています。
音声分類 PyTorch 英語
V
forwarder1121
1,458
1
Dans PersonalityEngine V1.3.0 24b GGUF
Apache-2.0
Dans-PersonalityEngine-V1.3.0-24bは、50以上の専門データセットで微調整された多機能モデルシリーズで、多言語と専門分野のタスクをサポートします。
大規模言語モデル Transformers
D
Mungert
678
2
Josiefied Qwen3 8B Abliterated V1 GGUF
Qwen3-8Bをベースにした量子化バージョンで、IQ-DynamicGate超低ビット量子化技術を採用し、メモリ効率と推論速度を最適化
大規模言語モデル
J
Mungert
559
1
Llama Xlam 2 8b Fc R GGUF
Salesforceが開発した8Bパラメータの大型アクションモデル(LAM)。ユーザーの意図を実行可能なアクションに変換することに特化しており、マルチターン対話やツール使用において優れた性能を発揮します。
大規模言語モデル 英語
L
eaddario
264
1
Qwen2.5 3B Instruct GGUF
その他
IQ-DynamicGate技術を採用した超低ビット量子化(1-2ビット)モデルで、メモリ制約のあるデバイスや効率的な推論シナリオに適しています
大規模言語モデル 英語
Q
Mungert
704
4
Qwen2.5 7B Instruct GGUF
Apache-2.0
Qwen2.5-7B-InstructはQwen2.5-7Bを基にした命令微調整モデルで、テキスト生成タスクをサポートし、特にチャットシナリオでのパフォーマンスを最適化しています。
大規模言語モデル 英語
Q
Mungert
706
4
GLM Z1 32B 0414 GGUF
MIT
GLM-Z1-32B-0414は32Bパラメータ規模の多言語テキスト生成モデルで、中国語と英語をサポートし、MITライセンスで公開されています。
大規模言語モデル 複数言語対応
G
Mungert
994
3
Deepcoder 14B Preview GGUF
MIT
IQ-DynamicGate技術を採用した超低位量子化(1-2ビット)モデルで、メモリ制約のあるデバイスやエッジコンピューティングシナリオに適しています
大規模言語モデル 英語
D
Mungert
1,764
6
Olmo 2 0325 32B Instruct GGUF
Apache-2.0
OLMo-2-0325-32B-DPOをベースにした命令微調整モデルで、IQ-DynamicGate超低ビット量子化技術を採用し、メモリ制約環境向けに最適化されています。
大規模言語モデル 英語
O
Mungert
15.57k
2
Granite 3.2 8b Instruct GGUF
Apache-2.0
IBM Graniteシリーズ8Bパラメータ命令微調整言語モデル、IQ-DynamicGate超低ビット量子化技術を採用し、効率的な推論シーンに適応
大規模言語モデル
G
Mungert
1,048
2
Mistral 7B Instruct V0.1 GGUF
Apache-2.0
Mistral-7B-Instruct-v0.1はMistral-7B-v0.1を基にしたファインチューニングモデルで、テキスト生成タスクをサポートし、IQ-DynamicGate超低ビット量子化技術を採用しており、メモリ制約のあるデプロイ環境に適しています。
大規模言語モデル
M
Mungert
632
3
Llama 3.2 3B Instruct Frog
ベトナム語用に最適化されたRAG版LLaMA3.2モデルで、Metaの軽量LLMをベースに開発され、ローカルおよびエッジデバイスへのデプロイに適しています。
大規模言語モデル Safetensors 複数言語対応
L
phamhai
2,040
14
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