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gemma-2-9b-it-function-calling-GGUF

精确优化与功能调用的对话生成应用

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。

codegemma-1.1-7b-it-GGUF - 文本生成的多样化量化模型选择
GithubHugging FaceHuggingfacetransformers开源项目文本生成模型模型下载量化
项目使用llama.cpp进行模型量化,提供多种模型版本以优化文本生成性能。用户可以依据硬件配置选择合适的模型版本,推荐选用Q6_K等高质量量化格式。多样化的模型版本在内存占用和性能表现之间提供灵活选择,适用于多种硬件平台。I-quant模型在较低量化级别上表现优异,适合需要高效运行的场景。
Big-Tiger-Gemma-27B-v1-GGUF - 优化27B参数的高效解码模型 拒绝率低
Big Tiger Gemma 27B v1GithubHugging FaceHuggingface开源项目机器学习模型神经网络
探索27B参数的无审查优化模型 大幅减少信息拒绝 提高复杂计算任务性能 支持多版本改进 包括GGUF和iMatrix 提供优质计算表现和精确度 提升模型应用体验
Cydonia-22B-v1.2-GGUF - 提升模型生成能力以支持丰富的创意表达
Cydonia 22B v1.2GithubHuggingfaceMistral创造力对话平衡开源项目模型角色扮演
Cydonia 22B v1.2 GGUF版本强化了模型的创意表达与角色扮演能力,表现出更高的连贯性和生动性,适合生成吸引人的内容与实现有效角色扮演。此版本通过丰富的创意能力,支持提供详尽的角色背景,并确保剧情中对话与行动的平衡,塑造更具互动性的体验。同时,在信息处理的灵活性和表达的智能性上较以往版本表现更佳,为用户创意发挥提供了广阔的空间。
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。
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。
Hermes-2-Pro-Mistral-7B-GGUF - 这款增强模型支持多功能任务调用和 JSON 结构化输出
APIGithubHermes 2 ProHuggingface函数调用加强学习开源项目模型量子引力
项目展示了 Hermes 2 Pro 模型升级版,针对 Mistral 7B 优化。模型在任务和对话能力上表现优异,特别是在函数调用和 JSON 结构化输出方面的表现突出。其系统提示和多轮函数调用结构确保函数调用的可靠性,易于解析。评估结果表明,与 Fireworks.AI 合作,在函数调用和 JSON 模式上分别取得90%和84%的高分。更多详情及使用方法可查阅项目的 GitHub 仓库。此版本为 GGUF 格式,适用于 llama.cpp 推理引擎。
Gemmasutra-Mini-2B-v1-GGUF - 小型2B模型实现高效本地语言处理
Gemmasutra Mini 2BGithubHuggingface开源项目本地LLM模型精细调整角色扮演
Gemmasutra Mini 2B v1是一款具备本地化处理能力的小型语言模型,适用于多种设备,包括普通笔记本和树莓派。其自由和无对齐特性,提供了个性化体验,推荐使用Gemma Instruct模板进行系统角色调整使用,但不适合数学应用。
gemma2-9B-daybreak-v0.5-i1-GGUF - 多规格IQ量化文件优化AI模型表现
Gemma2-9B-DaybreakGithubHugging FaceHuggingface使用方法开源项目模型模型文件量化
本项目提供多种规格的量化文件,供满足不同AI性能和质量需求的应用选择。用户可通过TheBloke的指南熟悉GGUF文件的使用和多部分合并,并根据具体要求选择合适的文件版本。量化文件包括从i1-IQ1到i1-Q6的不同规格,其中部分文件在优化速度的同时,保持了优秀的质量。感谢nethype GmbH和@nicoboss的技术支持,确保了高质量imatrix量化文件的生产。
bge-multilingual-gemma2 - 基于Gemma 2架构的多语言文本嵌入模型
GithubHuggingfaceMTEB句子相似度多语言开源项目检索模型评估指标
bge-multilingual-gemma2是基于Gemma 2架构开发的多语言文本嵌入模型。该模型在MTEB NFCorpus、MSMARCO、FiQA2018等多个检索任务数据集上表现优异。它能有效处理多语言文本并生成高质量语义表示,适用于信息检索、句子相似度计算等自然语言处理任务。在MTEB FEVER数据集上,该模型的主要评分达90.38,展现出较强的检索能力。
magnum-v2-12b-gguf - 基于Claude 3优化的量化多语言聊天模型
ChatMLGPU训练GithubHuggingfaceMagnum开源项目微调模型语言模型
基于Mistral-Nemo-Base-2407开发的GGUF量化语言模型,通过复制Claude 3系列的文本生成能力,实现多语言对话功能。模型采用ChatML格式训练,整合多个数据集,经由8块H100 GPU完成双轮训练,具备自然流畅的语言交互表现。
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