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-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-bnb-4bit - Gemma模型量化优化实现快速微调与内存高效管理

GemmaGithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型微调模型量化

这是一个面向Gemma-2-2b模型的量化优化项目，集成了bitsandbytes和Unsloth技术，显著提升了模型微调效率并降低内存占用。项目通过Google Colab提供开箱即用的运行环境，支持一键式模型优化，并可将优化后的模型导出为GGUF格式或部署至vLLM平台。该方案特别适合资源受限环境下的模型优化需求。

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-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-2-2b-jpn-it - Gemma 2系列日语大模型实现多任务自然语言处理

Gemma 2 JPNGithubHuggingface人工智能模型大语言模型开源项目日语模型机器学习模型

Gemma 2系列2B参数日语大语言模型从Gemini技术中汲取灵感，通过8万亿tokens数据训练而成。模型支持日语文本生成、问答和摘要等功能，采用TPUv5p硬件与JAX框架开发。在日语任务评测中准确率达98.24%，提供多种部署方案及精度配置选项。

gemma-7b-it - 轻量级开源语言模型支持多种文本生成任务

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

Gemma-7b-it是一款7B参数的指令调优语言模型,属于Google推出的轻量级开源模型系列。该模型支持问答、摘要和推理等多种文本生成任务,体积小巧易部署,适合在资源受限环境中使用。Gemma-7b-it采用先进训练技术,在多项基准测试中表现优异,同时注重道德和安全性。这款模型为NLP开发者和研究人员提供了一个功能强大且灵活的工具。

gemma-2-27b-it-gptq-4bit - Gemma-2-27b的量化模型，优化加载与推理效率

GPTQModelGemma-2GithubHuggingface开源项目模型模型推理自然历史博物馆量化

Gemma-2-27b经过GPTQ 4位量化优化，使其在资源受限环境中高效运行。采用GPTQModel量化，并通过vllm进行推理，适用于简洁高效的推理场景。关键特性包括128组大小、动态分组、对称量化、激活功能和顺序推理，提升模型体验。

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。

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。

gemma-2-9b-it-GGUF - Gemma 2 Instruct模型，支持多语言与复杂文本生成

GemmaGithubGoogleHuggingface开源项目文本生成模型编程语言语言模型

Google推出的Gemma 2 Instruct是全新文本生成模型，旨在高效处理多语言和编程任务。训练基于8万亿令牌，数据量较前代提升30%，覆盖网络文档、代码和数学等数据集，支持复杂文本生成与逻辑推理。模型参数仅9亿，对硬件要求较低，适合内存有限的用户，同时具备多语言和代码生成能力。

相关项目

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