ExllamaV2 ist eine Inferenzbibliothek, die darauf ausgelegt ist, große Sprachmodelle (LLMs) effizient auf handelsüblichen Consumer-GPUs auszuführen. Sie unterstützt das neue, einstellbare Quantisierungsformat EXL2 und erzielt eine Performance-Steigerung um das 1,5- bis 2-fache. Das Projekt zielt darauf ab, eine benutzerfreundliche Lösung für das LLM-Inferencing zu bieten, ist kompatibel mit Hugging Face Modellen, bietet interaktive Beispiele und ermöglicht einen unkomplizierten Zugang zu den Möglichkeiten von LLMs.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ExllamaV2 eine praktikable Möglichkeit bietet, große Sprachmodelle mit den Ressourcen einer Heim-GPU zu betreiben.
