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Reaper-Base

FrenzyMath

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This repo contains the Llama 3 8B Instruct model quantized to INT8 by FriendliAI, significantly enhancing its inference efficiency while maintaining high accuracy. Check out FriendliAI documentation for more details. 1. Sign in Friendli Suite. 2. Go to **User Settings > Tokens** and click **'Create new token'**. 3. Save your created token value. Container secret is a credential to launch our Friendli Container images. You should pass the container secret as an environment variable to run the container image.

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50M-pro

fromziro

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HARP-1B

frontterrain

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This repository contains `LGAI-EXAONE/EXAONE-4.0-32B-FP8` together with a Furiosa Executable Bundle (FXB) for running it on FuriosaAI RNGD with Furiosa-LLM. The same model also runs on other frameworks (such as vLLM, SGLang, and Transformers); for usage with those, see the upstream `LGAI-EXAONE/EXAONE-4.0-32B-FP8` model card. Weights are quantized to **FP8** (static), following the upstream FP8 release, and activations use **dynamic FP8 quantization** at runtime (per-token / per-block). The KV cache stays in 16-bit precision. On RNGD, EXAONE-4.0-32B-FP8 runs with a **tensor-parallel size of 32 PEs**, which maps to **four RNGD cards** (8 PEs per card).

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This repository contains RedHatAI/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic together with a Furiosa Executable Bundle (FXB) for running it on FuriosaAI RNGD with Furiosa-LLM. The same model also runs on other frameworks (such as vLLM, SGLang, and Transformers); for usage with those, see the upstream RedHatAI/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic model card. Llama-3.1-8B-Instruct is Meta's 8B instruction-tuned model, an auto-regressive dense transformer optimized for multilingual dialogue, instruction following, and tool usage. This is the FP8-dynamic quantized variant published by RedHatAI, derived from meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct. Its intended use is the same as the upstream RedHatAI/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic, and it is released under the Llama 3.1 Community License. The linear (Transformer block) weights are quantized to FP8 (static), and activations use dynamic FP8 quantization at runtime. Activations are quantized per token at inference time rather than with offline calibration.

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반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

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