gemma_pytorch

Gemma模型的官方PyTorch实现及多平台推理支持

Gemma PyTorch AI模型机器学习自然语言处理 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

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-2b-it - Google开源轻量级语言模型适用于资源受限环境

GemmaGithubHuggingface人工智能大型语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

Gemma-2b-it是Google开源的轻量级指令调优语言模型,采用2B参数设计。该模型支持问答、摘要和推理等多种文本生成任务,适用于笔记本电脑等资源受限环境。Gemma-2b-it在英语环境下表现出色,开放权重为AI创新提供更多可能。该模型基于Gemini技术,是Google推动AI民主化的重要举措。

gemma-2-2b-it-GGUF - 一种专为低功耗设备优化，适合多种语言和代码生成的模型

GemmaGithubHuggingface多语言开源项目模型生成模型自动补全谷歌

Gemma 2 2b是Google推出的一款模型，基于Gemini技术，能有效处理多种语言、编程和数学文本。其2b参数设计适合用于低功耗边缘设备，通过优化词汇量和训练比例，提升模型性能，利用量化技术降低计算需求。适合作为自动完成功能和草稿生成工具，支持在LM Studio平台上使用。感谢Georgi Gerganov及团队的技术支持。

gemma-2-2b-it - Google开发的2B参数轻量级语言模型用于多种文本生成

GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

gemma-2-2b-it是Google基于Gemini技术开发的轻量级开源语言模型。这个2B参数的指令微调模型适用于问答、摘要和推理等文本生成任务。模型体积小巧，可在资源受限环境部署，为开发者提供AI能力。采用英语训练并支持开放权重，有助于促进AI技术创新和应用。

gemma-2-9b-it - Google开源轻量级语言模型支持多种文本生成

GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目文本生成机器学习模型

Gemma 2-9b-it是Google推出的轻量级开源大语言模型,基于Gemini技术开发。这款英语文本生成模型提供预训练和指令微调版本,适用于问答、摘要和推理等任务。其轻量级设计支持在资源受限环境部署,让更多人能够使用先进AI技术,促进创新发展。

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-7b - Google推出的轻量级开源大语言模型

GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

Gemma-7b是Google基于Gemini技术推出的开源大语言模型,拥有70亿参数。该模型在6万亿token的多样化数据集上训练,支持8192个token的上下文长度。Gemma-7b在MMLU、HellaSwag等多项基准测试中表现优异。模型采用严格的数据清洗和安全评估流程,为研究人员提供高性能且负责任的AI工具,促进AI技术的普及与创新。

gemma-1.1-7b-it - Google发布的高性能7B参数语言模型

GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目模型模型评估训练数据

Gemma-1.1-7b-it作为Google最新发布的7B参数语言模型,通过强化学习和人类反馈方法训练,在模型质量、代码生成、事实准确性及多轮对话等方面都实现了显著提升。该模型能够支持问答、摘要和推理等多项任务,同时具备轻量化特点,可在普通笔记本电脑等设备上运行

gemma-2-9b-it-GGUF - Gemma轻量级语言模型提供多种文本生成功能

GemmaGithubHuggingface人工智能开源项目文本生成模型语言模型量化

gemma-2-9b-it-GGUF是Gemma系列轻量级开源语言模型的GGUF格式版本。这个由Google开发的模型适用于问答、摘要和推理等多种文本生成任务。其体积小巧，易于在资源有限的环境中部署，使先进AI技术更加普及。项目提供多种量化版本，可满足不同硬件配置需求。

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。

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