EZO-gemma-2-2b-jpn-it-GGUF

GGUF格式优化的日语Gemma模型

开源项目 iMatrix 日语模型 Github 模型量子化 Huggingface Gemma GGUF

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。

Huggingface

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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

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

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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-2-2b-it-GGUF - Google Gemma模型的GGUF量化版本支持多种位宽

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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-2-27b-it-GGUF - gemma-2-27b-it模型的GGUF量化版本适配多种硬件配置

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本项目提供gemma-2-27b-it模型的多种GGUF量化版本，涵盖从高质量Q8_0到紧凑型IQ2_M。用户可根据RAM和VRAM选择适合的模型。项目包含下载指南、模型选择建议和性能对比，便于部署和使用这些优化模型。

gemma-2-2b-jpn-it-gguf - 基于Gemma的日语大模型跨平台量化部署版

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基于Google Gemma-2-2b-jpn-it模型的量子化优化项目，通过llama.cpp、LM Studio和LLMFarm实现在Windows、Mac及iOS平台的轻量级部署。该项目遵循Gemma开源协议，提供高效的日语大模型部署解决方案。

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-2-27b-it-GGUF - Gemma-2-27b-it模型的多精度GGUF量化版本

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Gemma-2-27b-it模型的GGUF量化版本提供2至16比特的多种精度选项。基于LlamaEdge框架，支持8192上下文窗口，可通过WasmEdge以服务或命令行方式运行。Q4_K_M和Q5_K_M版本在模型大小和性能间取得平衡，适合多数应用场景。

codegemma-7b-GGUF - 经过量化优化的代码生成模型，支持多种精度选择的GGUF格式

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这个项目提供了CodeGemma-7b模型的多种量化版本，文件大小从2.16GB到9.07GB不等，采用GGUF格式。支持从Q8到IQ1的多种精度等级，可适应不同的硬件配置。其中Q6_K、Q5_K和Q4_K系列版本在性能和空间优化方面表现较好，适合生产环境使用。用户可根据自身的内存和显存情况选择合适的版本。

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

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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。

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