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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

codegemma-7b-GGUF - 经过量化优化的代码生成模型,支持多种精度选择的GGUF格式
CodeGemmaGGUFGithubHuggingface开源项目性能对比文件大小模型模型量化
这个项目提供了CodeGemma-7b模型的多种量化版本,文件大小从2.16GB到9.07GB不等,采用GGUF格式。支持从Q8到IQ1的多种精度等级,可适应不同的硬件配置。其中Q6_K、Q5_K和Q4_K系列版本在性能和空间优化方面表现较好,适合生产环境使用。用户可根据自身的内存和显存情况选择合适的版本。
gemma-2b - 轻量级开源语言模型实现高效文本生成
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Gemma-2b是Google开发的轻量级开源语言模型,采用Gemini技术。这个2B参数的基础版本可在资源受限环境中部署,支持问答、摘要和推理等文本生成任务。模型在多项基准测试中表现优异,并重视伦理和安全。Gemma-2b为开发者提供微调和创新机会,推动AI技术普及。
gemma-2-2b-it-GGUF - 一种专为低功耗设备优化,适合多种语言和代码生成的模型
GemmaGithubHuggingface多语言开源项目模型生成模型自动补全谷歌
Gemma 2 2b是Google推出的一款模型,基于Gemini技术,能有效处理多种语言、编程和数学文本。其2b参数设计适合用于低功耗边缘设备,通过优化词汇量和训练比例,提升模型性能,利用量化技术降低计算需求。适合作为自动完成功能和草稿生成工具,支持在LM Studio平台上使用。感谢Georgi Gerganov及团队的技术支持。
gemma-2-2b-bnb-4bit - Gemma模型4bit量化实现提速降耗的AI推理优化
GemmaGithubHuggingfaceLlamaUnsloth开源项目机器学习模型模型微调
该项目对Gemma-2-2b模型进行4bit量化优化,通过bitsandbytes技术实现高效压缩。在Google Colab环境下可实现2倍以上推理速度提升,同时节省60%以上内存占用。项目提供完整的模型微调支持,可帮助开发者在有限算力条件下高效部署语言模型。
gemma-7b-it - 轻量级开源语言模型支持多种文本生成任务
GemmaGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Gemma-7b-it是一款7B参数的指令调优语言模型,属于Google推出的轻量级开源模型系列。该模型支持问答、摘要和推理等多种文本生成任务,体积小巧易部署,适合在资源受限环境中使用。Gemma-7b-it采用先进训练技术,在多项基准测试中表现优异,同时注重道德和安全性。这款模型为NLP开发者和研究人员提供了一个功能强大且灵活的工具。
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3-GGUF - 探讨Gemma-2-9B模型量化版本的性能与存储选择
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3GithubHuggingface下载指南开源项目数据集模型量化高性能
该项目利用llama.cpp进行量化,推出多种Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3模型版本以适应不同的内存及性能需求。用户可按RAM和VRAM状况选择合适的量化格式,如高质量的Q6_K_L或经济型IQ2_M。量化文件大小介于4GB至37GB之间,且可通过Huggingface下载。根据VRAM选择合适模型尺寸,有助于优化运行速度,并提供多样化选项以满足不同性能与存储需求。
gemma-2B-10M - Gemma 2B模型实现1000万token上下文处理 仅需32GB内存
Gemma 2BGithub内存优化局部注意力开源项目推理优化长上下文
gemma-2B-10M项目采用递归局部注意力机制,在32GB内存限制下实现了处理1000万token上下文的能力。该项目为Gemma 2B模型提供CUDA优化的推理功能,显著提升了处理效率。项目设计简洁易用,便于开发者快速应用。虽然目前处于早期阶段,但在长文本处理领域展现出巨大潜力,有望推动相关技术的进步。
gemma-2-2b-it-GGUF - Gemma 2B-it模型的多种量化版本及使用指南
GGUFGemmaGithubHuggingfaceLLMhuggingface开源项目模型量化模型
本项目提供Google Gemma 2B-it模型的11种量化版本,使用llama.cpp处理。量化级别从F32到IQ3_M,文件大小1.39GB至10.46GB。详细介绍各版本特点、使用场景和选择建议,并提供下载方法、提示词格式等说明。适合不同硬件配置的轻量级Gemma模型部署需求。
gemma-2b-it - Google开源轻量级语言模型 适用于资源受限环境
GemmaGithubHuggingface人工智能大型语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Gemma-2b-it是Google开源的轻量级指令调优语言模型,采用2B参数设计。该模型支持问答、摘要和推理等多种文本生成任务,适用于笔记本电脑等资源受限环境。Gemma-2b-it在英语环境下表现出色,开放权重为AI创新提供更多可能。该模型基于Gemini技术,是Google推动AI民主化的重要举措。
gemma-1.1-2b-it - Google推出的轻量级开源语言模型
GemmaGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Gemma-1.1-2b-it是Google开发的轻量级开源语言模型,基于Gemini技术。这一2B参数模型在文本生成、问答、摘要和推理等任务上表现出色。其小巧的体积使其适合在笔记本电脑或个人云等资源受限环境中部署。作为Gemma系列的最新指令微调版本,该模型在质量、编码能力、事实性和指令跟随等方面均有显著提升。
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