Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF

ARM推理优化与量化模型文件的综合指南

llama.cpp 量化开源项目模型 Github 质量优化 Huggingface Tiger-Gemma-9B-v3 模型下载

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。

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介绍相关项目

ehartford-WizardLM-Uncensored-Falcon-40b-gguf - 探讨Falcon模型的量化技术与兼容性提升

GithubHuggingfaceK-量化WizardLM-Uncensored-Falcon-40bgguf格式开源项目模型量化变量

本项目探讨了如何通过结合传统与现代量化技术提升Falcon 7B模型的性能与效率。虽然Falcon 40b模型已完全支持K-Quantisation，该方法还通过回退机制扩大以前不兼容模型层的支持范围。这样用户可以在文件大小不变的情况下提高输出质量或在更小的文件下保持性能。项目还讨论了gguf文件格式的应用，介绍了当前支持该格式的软件和多种量化文件选项。

Gemma-2-9B-Chinese-Chat - 首个专为中英文用户优化的指令调优模型

Gemma-2-9B-Chinese-ChatGithubHuggingfaceroleplaying中文学习工具使用开源项目模型语言模型

Gemma-2-9B-Chinese-Chat是基于Google Gemma-2-9b-it的指令调优语言模型，适用于中文和英文用户。通过ORPO优化算法和10万对偏好数据进行微调，提升了角色扮演、工具使用等能力，减少中文提问英文回答的问题，改善中英文混杂现象。该模型支持多种场景应用，如模拟对话、数学运算、文字创作等，并提供GGUF文件和ollama模型的下载与使用，以及于Hugging Face存储库的下载和在线演示。

codegemma-2b - 深度学习模型微调的新方案：提升效率与内存节约

GemmaGithubHuggingfaceLlama-2Unslothfinetune内存优化开源项目模型

CodeGemma-2b项目使用Unsloth技术，加速多个深度学习模型的微调，包括Mistral、Gemma、Llama等。速度提升最高达5倍，内存使用减少70%。通过Google Colab和Kaggle的免费notebook，用户可以轻松展开微调工作。简化的界面设计支持从数据添加到模型导出的完整流程，适合初学者快速上手。这种创新优化方法节省计算资源，提高模型性能，是开发者提升生产力的有力助手。

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。

AutoGPTQ - 基于GPTQ算法的LLM量化与推理优化工具包

AutoGPTQGPTQ算法Github安装指南开源项目推理速度量化模型

AutoGPTQ是基于GPTQ算法的LLM量化工具包，支持多种模型类型和硬件平台的推理优化，整合Marlin与Exllama内核，提升推理速度与性能，适合在资源受限环境中部署高效的语言模型。

Mistral-7B-Instruct-v0.2-GPTQ - 高效量化的开源指令型大语言模型

AI推理GPTQGithubHuggingfaceMistral 7B开源项目模型模型下载量化模型

Mistral-7B-Instruct-v0.2模型的GPTQ量化版本，提供4位和8位精度等多种参数选项。支持Linux和Windows的GPU推理，兼容多个开源框架。采用Mistral提示模板，适用于指令任务。由TheBloke量化发布，旨在提供高效易用的开源大语言模型。

TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3-AWQ - 高效量化方法助力多用户场景下的快速推理

GithubHuggingfaceTinyLlama低比特量化多用户服务器开源项目推理效率模型

该项目采用AWQ低位量化方法，提高了多用户服务器场景下的Transformers推理速度和效率。相比GPTQ，AWQ在减少部署成本的同时，能够使用更小的GPU进行推理。TinyLlama模型支持4-bit量化，并兼容vLLM与Huggingface TGI插件，高效应对高并发需求。在Zhang Peiyuan的开发下，该模型适合计算和内存资源有限的开源项目部署。

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。

Ruqiya_-_Merge-Gemma-2b-it-with-a-Fine-Tuned-one-for-Arabic-gguf - 通过量化技术增强阿拉伯语模型的表现力

GithubHuggingfaceMerge-Gemma-2b-it-with-a-Fine-Tuned-one-for-Arabicfine-tuning开源项目模型模型合并量化阿拉伯语

项目旨在通过融合与微调Merge-Gemma-2b-it模型，提升阿拉伯语语言模型的精确性。借助LazyMergekit工具，将Ruqiya团队开发的微调模型与Google基准模型结合，并采用多个量化方法，提升模型的性能与存储效率。量化工作由Richard Erkhov完成，GitHub上提供了多种模型版本供用户使用。从数据配置到实际应用，项目提供全面的技术支持，以优化语言生成任务。

InferLLM - 轻量化语言模型推理框架，兼容多种模型格式和设备

GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率

InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架，源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手，并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU，可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector，并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理，适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。

项目侧边栏1

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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