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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

gemma - Google DeepMind开源的Gemma大语言模型
GemmaGithubGoogle DeepMindJAX大语言模型开源权重开源项目
Gemma是Google DeepMind推出的开源大语言模型系列,基于Gemini技术开发。项目提供Flax和JAX框架的推理实现和示例,支持CPU、GPU和TPU等多种硬件平台。包括模型权重下载、入门指南、示例代码和教程,便于开发者学习和应用。Gemma共有2B和7B两种参数规模的模型可供选择。
WizardLM-13B-V1.2-GGUF - 引入GGUF格式,实现增强的Token化和特殊Token支持
GithubHuggingfaceWizardLM人工智能兼容性开源项目模型量化
WizardLM-13B-V1.2-GGUF采用llama.cpp团队发布的创新GGUF格式,替代传统的GGML。相比之下,GGUF在Token化和特殊Token支持方面更具优势,同时能够处理元数据,具有良好的扩展性。该模型兼容多种客户端和库,支持GPU加速,适合于多平台应用,提供高效推理。在量化参数选择上,该模型支持2至8位的CPU+GPU推理,以实现性能与质量的平衡。
Qwen2-7B-Instruct-GGUF - 高效量化AI模型 多平台支持 便捷本地部署
GGUFGPU加速GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct开源项目文本生成模型模型量化
Qwen2-7B-Instruct-GGUF是Qwen2-7B-Instruct模型的GGUF格式量化版本。该模型支持2至8比特量化,可在llama.cpp、LM Studio等多个平台上本地部署。GGUF格式具有高效性能和广泛兼容性,便于在个人设备上进行AI文本生成。该项目为用户提供了多种比特率的量化选项,以适应不同的硬件环境和性能需求。
Qwen2-7B-Instruct-bnb-4bit - 通过Unsloth实现Mistral与Gemma的高效内存优化与快速微调
GithubGoogle ColabHuggingfaceUnsloth内存优化学习笔记本开源项目模型模型微调
Unsloth工具支持Mistral、Gemma、Llama等模型在Google Colab上实现最高5倍的微调速度,同时将内存使用减少至原来70%以下。只需上传数据集并选择“运行所有”,即可获得优化后的模型,支持导出到GGUF、vLLM,或者上传至Hugging Face。这一方案提升了复杂模型的训练效率,并为开发人员提供了便捷的实验平台。多个开源笔记本和适用广泛的Colab文件降低技术门槛,非常适合初学者使用,即便是参数量大的CodeLlama模型也能受益。
gemma-2-2b-jpn-it-gguf - 基于Gemma的日语大模型跨平台量化部署版
GemmaGithubHuggingfacellama.cpp开源项目日语语言模型模型模型部署量子化
基于Google Gemma-2-2b-jpn-it模型的量子化优化项目,通过llama.cpp、LM Studio和LLMFarm实现在Windows、Mac及iOS平台的轻量级部署。该项目遵循Gemma开源协议,提供高效的日语大模型部署解决方案。
qwen2.5-7b-ins-v3-GGUF - 量化优化AI模型的多样化选择指南
GithubHuggingfaceQwen2.5-7b-ins-v3quantization参数嵌入权重开源项目模型
该项目利用llama.cpp的b3901版本和imatrix选项对AI模型进行量化优化,支持各种硬件的量化格式下载。在LM Studio中运行这些模型,可通过缩小文件大小实现更高效的部署。K-quant格式在低资源环境中表现突出,而I-quants则在某些情况下显示出其新方法的优越性能,尤其建议ARM芯片用户选择Q4_0_X_X以获取更快速的响应。
gemma-2-2b - 轻量级文本生成模型,支持多任务应用
GemmaGithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型语言模型谷歌
Gemma是Google推出的开源文本生成模型,专用于问答、文本总结和推理等任务。其模型小巧,易于在笔记本或云基础设施等资源有限的环境中部署。支持多种应用场景,例如内容生成、聊天机器人、自然语言处理研究和语言学习。模型使用多样化来源的数据进行训练,覆盖广泛的语言风格和主题。
gemma_pytorch - Gemma模型的官方PyTorch实现及多平台推理支持
AI模型GemmaGithubPyTorch开源项目机器学习自然语言处理
gemma_pytorch项目是Gemma模型的官方PyTorch实现,支持CPU、GPU和TPU多平台推理。项目提供PyTorch和PyTorch/XLA两种实现,涵盖2B、7B、9B和27B等多个模型变体及量化版本。通过Docker可快速部署环境并进行推理。项目还包含最新的Gemma v2和CodeGemma模型支持,为用户提供全面的Gemma模型应用方案。
gemma.cpp - 轻量级C++推理引擎 实现Google Gemma模型
C++Gemma模型Githubgemma.cpp开源项目推理引擎机器学习
gemma.cpp是一个轻量级C++推理引擎,为Google Gemma基础模型提供2B和7B版本的简洁实现。项目专注于简单直接而非通用性,适合实验和研究用途。它易于嵌入其他项目并支持修改,利用Google Highway库实现可移植SIMD优化,为大语言模型研究提供灵活平台。
TigerBot - 再处理中文内容方面具有卓越表现的大预言模型
GithubTigerBot中文能力大模型开源项目技术报告模型更新
TigerBot运用世界级大模型技术,提供前沿语言解决方案,应对复杂多样的应用场景。新版增加了搜索和文档增强功能,满足从即时通讯到知识密集型任务的需求。全球范围内,TigerBot以其在处理中文内容的卓越表现,证明了在大模型技术方面的领先优势。此外,TigerBot通过游戏化测试和多维度评估,持续进行技术升级,支持教育和科研的发展。
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