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Google DeepMind开源的Gemma大语言模型

Gemma 大语言模型 Google DeepMind 开源权重 JAX Github 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。

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介绍相关项目

gemma-1.1-2b-it-GPTQ - 基于Gemma开发的轻量级量化模型实现本地高效部署

AI模型训练GemmaGithubHuggingface人工智能安全大型语言模型开源项目模型语言生成

Gemma-1.1-2b-it的GPTQ量化版本实现了模型性能与资源消耗的平衡。通过支持4-bit、8-bit等多种量化精度和Flash Attention 2加速技术，使其能在普通笔记本电脑和台式机上高效运行。该模型可用于文本生成、问答、总结等自然语言处理任务，并针对不同计算设备提供了完整的部署优化方案。

gemma-2-9b-it-GGUF - AI语言模型量化版本满足多种硬件需求

GPU内存优化GithubHuggingfacegemma-2-9b-it开源项目文件格式转换机器学习模型模型量化

本项目提供Google Gemma 2 9B模型的多种量化版本，涵盖从高质量Q8_0到轻量级IQ2_M。详细介绍了各版本特点、文件大小和推荐用途，并附有下载使用指南。这些优化版本在保持性能的同时大幅减小体积，适配不同硬件和内存需求，使模型能在更多设备上运行。

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。

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-2-baku-2b-it - 融合指令调优与对话生成的Gemma 2模型

Chat VectorGemma 2GithubHuggingface开源项目指令微调模型模型融合转换器语言模型

该模型为rinna/gemma-2-baku-2b的优化版本，采用Chat Vector和ORPO技术，提升了指令跟随和对话生成能力。模型遵循gemma-2的对话格式，具有26层和2304个隐藏单元的transformer架构，通过与google版模型的参数融合实现指令执行，推荐在运行时使用bfloat16精度以优化性能。

gemma-cookbook - Google Gemma轻量级AI模型应用指南与实例

AI模型GemmaGithubGoogle开源开源项目机器学习

Google Gemma是一系列基于Gemini技术的轻量级开源AI模型。本项目收集了Gemma模型的综合指南和实例，涵盖基础应用、微调、部署及工具集成等方面。内容适合不同水平的开发者，为AI应用开发和优化提供参考资源。

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-2-27b-it-GGUF - Gemma-2-27b-it模型的多精度GGUF量化版本

GemmaGithubHuggingfaceLlamaEdge大语言模型开源项目推理服务模型模型量化

Gemma-2-27b-it模型的GGUF量化版本提供2至16比特的多种精度选项。基于LlamaEdge框架，支持8192上下文窗口，可通过WasmEdge以服务或命令行方式运行。Q4_K_M和Q5_K_M版本在模型大小和性能间取得平衡，适合多数应用场景。

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-2-9b-it-abliterated-GGUF - 文本生成性能优化的多种量化方法

ARM芯片GithubHuggingfacegemma-2-9b-it-abliterated嵌入/输出权重开源项目文本生成模型量化

该项目使用llama.cpp进行gemma-2-9b-it-abliterated模型的多种量化实现，能够适应不同的内存和硬件需求。用户可根据设备的RAM和GPU VRAM选择适合的模型文件大小。项目支持多种量化格式，如Q5_K_M和IQ3_M等，以满足不同的性能需求。通过huggingface-cli，用户可以轻松下载特定量化模型，并实现高效推理。建议在LM Studio中运行，并分享使用体验，以帮助优化模型质量和性能。

相关项目

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