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Google Gemma轻量级AI模型应用指南与实例

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。

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。
LLMs-cookbook - LLMs实践指南 从API应用到模型微调
APIGPT-3.5GithubLLMscookbook开源项目微调
LLMs-cookbook项目提供大型语言模型的实用示例和指南。项目更新了支持多轮对话的GPT-3.5 API WebUI,并包含GPT-3.5 API微调实战教程。内容涵盖从基础API调用到高级模型微调,为开发者提供全面的LLM技术学习资源。
generative-ai-python - 为Python开发者提供的Gemini API集成指南
DeepMindGemini APIGithubGoogle AIPython SDK开源项目模型
Google AI Python SDK为Python开发者提供了构建基于Google DeepMind Gemini模型的多模态应用的便捷途径。通过该SDK,可以轻松操作文本、图像和代码。使用者需在Google AI Studio创建API密钥,并参考Python SDK教程和快速入门指南。详细使用示例与全面文档详见Gemini API Cookbook和ai.google.dev,全面支持各版本Python。
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-bnb-4bit - 开源工具加速大型语言模型微调并降低内存占用
ColabGithubHuggingfaceUnsloth大语言模型开源项目微调性能优化模型
这是一个用于优化大型语言模型微调过程的开源项目。它兼容Gemma、Llama 3和Mistral等多种主流模型,可以将微调速度提高2-5倍,同时将内存使用量减少70%。项目提供了面向初学者的Colab笔记本,使用者只需添加数据集并运行即可完成高效微调。此外,该工具还支持将模型导出为GGUF格式或直接上传至Hugging Face平台。
MoonshotAI-Cookbook - MoonshotAI API开发指南 助力实现人工智能任务
APIGithubMoonshotAIPython代码示例开发指南开源项目
MoonshotAI-Cookbook是一个开源项目,提供示例代码和指南,用于实现MoonshotAI API的常见任务。主要使用Python语言编写,但适用于各种编程语言。该项目包含实用工具和资源,适合不同水平的开发者学习和应用MoonshotAI API。
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。
openai-cookbook - 使用 OpenAI API 的示例和指南
API密钥GithubOpenAI APIOpenAI CookbookPython开源贡献开源项目
OpenAI Cookbook是一套开发者指南与工具库,提供多种示例与指南,助力开发者有效运用OpenAI API完成常见任务。包括设置环境变量到高级应用的步骤,鼓励通过贡献想法与代码推动社区的发展,适用于Python语言及其他编程语言的概念。
recoilme-gemma-2-9B-v0.3 - recoilme-gemma-2-9B-v0.3模型的应用与操作指南
AI绘图GithubHuggingfacerecoilme-gemma-2-9B-v0.3transformers大语言模型开源项目模型模型使用
本文介绍recoilme-gemma-2-9B-v0.3模型在Python中的使用方法,涵盖安装步骤、模板应用及文本生成过程,旨在帮助开发者更好地理解和应用该语言模型。
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。
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