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gemma-1.1-2b-it

Google推出的轻量级开源语言模型

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。

gemma-2-2b-it-GGUF - Google Gemma模型的GGUF量化版本支持多种位宽
GGUFGithubHuggingface开源工具开源项目推理加速模型语言模型量化
本项目提供Google Gemma-2-2b-it模型的GGUF格式量化版本,支持2-bit至8-bit多种位宽。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,取代了旧有的GGML。该项目与多种支持GGUF的工具兼容,如llama.cpp和LM Studio等,这些工具提供命令行界面、服务器和图形用户界面等多种使用方式,并支持GPU加速,实现了高效灵活的本地模型应用。
Gemma-The-Writer-N-Restless-Quill-10B-Uncensored-GGUF - Gemma2驱动的多功能创意写作模型
GemmaGithubHuggingface创意写作小说写作开源项目情节生成文本生成模型
Gemma2创意写作模型融合四大顶级写作算法,针对小说和故事创作优化。Brainstorm 5x适配器增强指令遵循能力,生成更长篇幅和丰富内容。支持多种写作风格,上下文窗口8k可扩展至32k。通过参数和预提示调节,实现精确输出控制。
shieldgemma-2b - 结合安全审核与文本生成技术,实现合规与伦理保障
GithubHuggingfaceShieldGemma内容审查大语言模型安全策略开源项目模型生成式AI
ShieldGemma利用深度语言模型进行内容审核,确保AI生成内容和用户输入的安全与合规。该工具专注四类风险:性别、危险内容、仇恨和骚扰。提供三种模型规模(2B、9B、27B),性能高效,便于识别政策违规。结合Google TPU技术,模型开放权重,适用多种AI场景。作为责任生成AI工具包的一部分,致力于提高AI的伦理与安全。
Google Gemma Chat Online - 基于Google Gemma的多功能在线对话系统
AI工具AI开发Gemma开源模型部署语言模型
Google Gemma Chat Online集成了Gemma开源语言模型,提供在线对话服务。平台支持2B和7B参数版本,具备跨设备兼容性和多框架支持。Gemma适用于文本生成、摘要等任务,严格遵守AI伦理。开发者可通过Kaggle、Colab和Google Cloud轻松访问。虽有一定限制,Gemma在商业和研究领域仍展现出广阔应用前景。
EZO-gemma-2-2b-jpn-it-GGUF - GGUF格式优化的日语Gemma模型
GGUFGemmaGithubHuggingfaceiMatrix开源项目日语模型模型量子化
EZO-gemma-2-2b-jpn-it-GGUF项目将AXCXEPT的日语Gemma模型转换为GGUF格式,提高了模型效率。项目采用K量子化技术,并利用TFMC提供的iMatrix数据集增强日语处理能力。这些优化使得模型在保持高性能的同时更加轻量化,适合需要高效日语语言模型的应用场景。
Tiger-Gemma-9B-v1-GGUF - 通过多种量化方法优化Tiger-Gemma-9B模型的文本生成
GithubHuggingfaceTiger-Gemma-9B-v1开源项目性能比较模型模型下载量化高质量
Tiger-Gemma-9B-v1项目应用llamacpp imatrix方法进行量化,提供多种量化文件选项以适应不同的系统内存和速度需求。使用详细的下载指南可帮助用户根据其硬件配置选择合适的量化文件,如推荐的Q6_K_L和Q5_K_L,以优化文本生成质量。该模型支持VRAM和系统RAM优化,并兼容Nvidia cuBLAS和AMD rocBLAS。
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。
bge-reranker-v2.5-gemma2-lightweight - 多语言轻量级模型提供高效排序和相似度评估
GithubHuggingfacebge-reranker-v2.5-gemma2-lightweight压缩比多语言开源项目性能表现模型轻量化
该多语言轻量级排序模型通过词元压缩和逐层优化,节省资源同时维持高性能。根据使用场景和资源限制,用户可灵活选择模型的压缩比例和输出层次,实现高效推理。项目已在BEIR和MIRACL上达到新SOTA性能,技术细节报告将于稍后发布。
gemma-2-9b-it-function-calling-GGUF - 精确优化与功能调用的对话生成应用
GithubHuggingfacegemma-2-9b-it人机对话函数调用开源项目文本生成模型模型微调
该项目对google/gemma-2-9b-it模型进行细致调优以处理函数调用任务,专注于提高对话生成的灵活性和功能集成。数据集采用DiTy/function-calling且为人类注释,为确保高质量结果输出,支持safetensors和GGUF格式,适用于各种应用场景。模型版本提供多种量化类型,从F16基础格式到Q6_K,适合高效精确实现函数调用的需求。
paligemma-3b-pt-224 - 基于SigLIP和Gemma的多功能视觉语言模型
GithubHuggingfacePaliGemma图像处理多语言开源项目模型自然语言处理视觉语言模型
PaliGemma是一款结合SigLIP视觉模型和Gemma语言模型的视觉语言模型。该模型可处理图像和文本输入并生成文本输出,支持多语言。PaliGemma在图像字幕、视觉问答、文本阅读、物体检测等多种视觉语言任务中表现优异。模型采用Transformer架构,拥有30亿参数,经过大规模多语言数据预训练,可通过微调应用于特定任务。
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