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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

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。

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-2-27b-it-GGUF - 中等VRAM用户的多语言与代码生成模型
GemmaGithubHuggingface代码生成多语言开源项目机器学习模型谷歌
Gemma 2是由Google开发的27B参数模型,基于Gemini技术,适合中等VRAM用户。该模型能够处理多语言、代码和数学文本,尤其擅长生成代码和解决数学问题,弥补了8B和70B模型之间的空缺。其13万亿词元的训练量使其在多语言和编程语言上尤为出色,具有广泛的应用价值。
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-2-27b-it - Google开源的27B参数大语言模型 支持多种文本生成应用
GemmaGithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理
Gemma-2-27b-it是Google基于Gemini技术开发的开源大语言模型。这款轻量级英文文本生成模型拥有27亿参数,支持问答、摘要和推理等多项任务。采用解码器架构的Gemma可部署于笔记本电脑或个人云等资源受限环境。该项目同时提供预训练和指令微调两种版本权重,为AI开发和研究提供灵活选择。
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。
Qwen2.5-14B-Instruct-bnb-4bit - 高效微调多语言模型,优化长文本生成
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth多语言支持开源项目模型模型微调长文本支持
Qwen2.5模型利用Unsloth方法优化指令微调过程,节省70%的内存,支持多种模型如Llama 3.1和Gemma 2。同时,提供易用的Google Colab工具,支持多语言和长文本处理,适用于生成长达8000字符的内容,并集成到Transformers库中,便于部署应用。
gemma-2-baku-2b-it-gguf - 跨语言量化模型,支持多平台兼容应用
GithubHuggingfaceLM Studiogemma-2-baku-2b-it使用方法开源项目模型模型卡量子化
量子化后的gemma-2-baku-2b-it模型为日语和英语提供跨语言支持,增强处理效率。通过多种工具如llama.cpp、LM Studio(Windows和Mac支持)和LLMFarm(适用于iOS)进行应用。项目采用TFMC的数据集,专注于优化日语语言学习模型。访问有关npaka将LLM-jp-3转换为gguf的详细步骤,以提高应用效率和开发潜力。
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-SPPO-Iter3-GGUF - 探讨Gemma-2-9B模型量化版本的性能与存储选择
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3GithubHuggingface下载指南开源项目数据集模型量化高性能
该项目利用llama.cpp进行量化,推出多种Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3模型版本以适应不同的内存及性能需求。用户可按RAM和VRAM状况选择合适的量化格式,如高质量的Q6_K_L或经济型IQ2_M。量化文件大小介于4GB至37GB之间,且可通过Huggingface下载。根据VRAM选择合适模型尺寸,有助于优化运行速度,并提供多样化选项以满足不同性能与存储需求。
Llama-3.2-3B - 利用优化技术实现提速和内存节省的开源语言模型项目
GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言处理大语言模型开源项目模型模型微调算力优化
这是一个基于Unsloth技术的大型语言模型优化项目。支持8种官方语言,采用改进的transformer架构和GQA技术。训练速度提升2.4倍,内存使用减少58%。提供Google Colab环境,支持对话、文本补全等场景的模型微调,适合各级用户。该项目基于Meta的原始模型,遵循社区许可协议。
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