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Big-Tiger-Gemma-27B-v1-GGUF

优化27B参数的高效解码模型 拒绝率低

探索27B参数的无审查优化模型 大幅减少信息拒绝 提高复杂计算任务性能 支持多版本改进 包括GGUF和iMatrix 提供优质计算表现和精确度 提升模型应用体验

Tiger-Gemma-9B-v1-GGUF - 通过多种量化方法优化Tiger-Gemma-9B模型的文本生成
GithubHuggingfaceTiger-Gemma-9B-v1开源项目性能比较模型模型下载量化高质量
Tiger-Gemma-9B-v1项目应用llamacpp imatrix方法进行量化,提供多种量化文件选项以适应不同的系统内存和速度需求。使用详细的下载指南可帮助用户根据其硬件配置选择合适的量化文件,如推荐的Q6_K_L和Q5_K_L,以优化文本生成质量。该模型支持VRAM和系统RAM优化,并兼容Nvidia cuBLAS和AMD rocBLAS。
Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF - Gemma-9B大语言模型优化版 移除限制支持GGUF格式
GGUFGithubHuggingfaceTiger Gemma 9B开源项目救助流浪猫模型解密语言模型
Tiger-Gemma-9B-v3是基于Gemma-9B的优化模型,通过新数据集移除了原模型的限制。模型已转换为GGUF格式,便于本地部署。项目开源于Hugging Face平台,为开发者提供了更自由的大语言模型选择。模型命名源自作者收养的猫咪Tiger,体现了对AI表达自由的追求。
Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF - ARM推理优化与量化模型文件的综合指南
GithubHuggingfaceTiger-Gemma-9B-v3llama.cpp开源项目模型模型下载质量优化量化
Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF项目提供了一系列专为ARM推理优化的量化模型文件,格式涵盖f16至Q2_K。项目采用llama.cpp的imatrix方法确保模型的输出和嵌入权重高精度,并允许通过huggingface-cli灵活下载文件。用户可根据设备资源选择'I-quant'或'K-quant'格式,以平衡高性能和空间效率,适用于文本生成任务的开发与研究。
gemma-2-27b-it - Google开源的27B参数大语言模型 支持多种文本生成应用
GemmaGithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理
Gemma-2-27b-it是Google基于Gemini技术开发的开源大语言模型。这款轻量级英文文本生成模型拥有27亿参数,支持问答、摘要和推理等多项任务。采用解码器架构的Gemma可部署于笔记本电脑或个人云等资源受限环境。该项目同时提供预训练和指令微调两种版本权重,为AI开发和研究提供灵活选择。
task-13-google-gemma-2b - 提高模型性能和适配性以实现环境友好
GithubHuggingfacegoogle/gemma-2bpeft使用方法开源项目模型模型卡碳排放
该项目通过创新技术提升模型性能与适配性,更好地适应多种使用场景。采用精细化设计以降低环境影响,并结合PEFT技术实现高效能。项目着重于风险与偏见的意识,鼓励最佳实践,支持多样化的应用需求。
gemma-2-2b-it-bnb-4bit - Gemma模型量化优化实现快速微调与内存高效管理
GemmaGithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型微调模型量化
这是一个面向Gemma-2-2b模型的量化优化项目,集成了bitsandbytes和Unsloth技术,显著提升了模型微调效率并降低内存占用。项目通过Google Colab提供开箱即用的运行环境,支持一键式模型优化,并可将优化后的模型导出为GGUF格式或部署至vLLM平台。该方案特别适合资源受限环境下的模型优化需求。
gemma-2-27b-it-GGUF - 中等VRAM用户的多语言与代码生成模型
GemmaGithubHuggingface代码生成多语言开源项目机器学习模型谷歌
Gemma 2是由Google开发的27B参数模型,基于Gemini技术,适合中等VRAM用户。该模型能够处理多语言、代码和数学文本,尤其擅长生成代码和解决数学问题,弥补了8B和70B模型之间的空缺。其13万亿词元的训练量使其在多语言和编程语言上尤为出色,具有广泛的应用价值。
gemma-2-27b-it-GGUF - gemma-2-27b-it模型的GGUF量化版本适配多种硬件配置
GGUF格式GithubHuggingfacegemma-2-27b-it大语言模型开源项目文件下载模型模型量化
本项目提供gemma-2-27b-it模型的多种GGUF量化版本,涵盖从高质量Q8_0到紧凑型IQ2_M。用户可根据RAM和VRAM选择适合的模型。项目包含下载指南、模型选择建议和性能对比,便于部署和使用这些优化模型。
gemma-2-9b-it - 优化模型微调,降低内存使用,提升处理性能
GithubHuggingfacetransformers免费调优内存优化开源项目机器学习模型量化模型
采用Unsloth技术,通过4bit量化实现Gemma 2 (9B)模型在低内存环境下的高效微调。Google Colab笔记本适合初学者,便于用户添加数据集和运行,获得性能提升至2倍的微调模型,支持导出为GGUF、vLLM或上传至Hugging Face,并减少内存使用达63%。
Gemma-2b-it-GGUF - 多样化选择的Gemma量化模型
GithubGoogleHuggingfaceLlamaEdgegemma-2b-it开源项目模型量化
该项目以多种量化格式提供Gemma模型,从低质量损失的小型号到几乎无质量损失的大型号,满足多样化的应用需求。模型的量化由Second State Inc.负责,旨在优化性能和存储空间,适合多种AI部署环境。选择合适型号可在性能与资源使用间达到平衡。
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