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Ruqiya_-_Merge-Gemma-2b-it-with-a-Fine-Tuned-one-for-Arabic-gguf

通过量化技术增强阿拉伯语模型的表现力

项目旨在通过融合与微调Merge-Gemma-2b-it模型,提升阿拉伯语语言模型的精确性。借助LazyMergekit工具,将Ruqiya团队开发的微调模型与Google基准模型结合,并采用多个量化方法,提升模型的性能与存储效率。量化工作由Richard Erkhov完成,GitHub上提供了多种模型版本供用户使用。从数据配置到实际应用,项目提供全面的技术支持,以优化语言生成任务。

llama-3-merged-linear - 无训练过程的顶尖LLM模型合并方法利用Mergekit工具
GitHubGithubHuggingFaceHuggingfaceLLM模型合并YouTube教程transformers开源项目模型
探索合并llama-3顶尖模型创建更高排名LLM模型,无需额外训练。该项目利用Mergekit实现模型无缝合并,面向关注开源项目和深度学习的用户。提供YouTube视频教程和GitHub代码支持,帮助用户了解项目细节和操作流程。
Tiger-Gemma-9B-v1-GGUF - 通过多种量化方法优化Tiger-Gemma-9B模型的文本生成
GithubHuggingfaceTiger-Gemma-9B-v1开源项目性能比较模型模型下载量化高质量
Tiger-Gemma-9B-v1项目应用llamacpp imatrix方法进行量化,提供多种量化文件选项以适应不同的系统内存和速度需求。使用详细的下载指南可帮助用户根据其硬件配置选择合适的量化文件,如推荐的Q6_K_L和Q5_K_L,以优化文本生成质量。该模型支持VRAM和系统RAM优化,并兼容Nvidia cuBLAS和AMD rocBLAS。
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
CodeGemmaGGUFGithubHuggingface开源项目性能对比文件大小模型模型量化
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-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-2-9b-it-SimPO - 基于SimPO算法的Gemma模型性能提升
GemmaGithubHuggingfaceSimPO偏好优化大语言模型开源项目模型模型微调
该项目基于Google的Gemma-2-9b-it模型,采用创新的SimPO算法在UltraFeedback数据集上进行微调。SimPO通过对齐奖励函数和生成概率,优化大型语言模型性能,无需参考模型。优化后的模型在多项评估指标上表现优异,尤其是对话能力和生成质量方面。项目提供了详细的模型信息、训练细节和评估结果,为相关研究和应用奠定基础。
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。
gemma-2-baku-2b-it - 融合指令调优与对话生成的Gemma 2模型
Chat VectorGemma 2GithubHuggingface开源项目指令微调模型模型融合转换器语言模型
该模型为rinna/gemma-2-baku-2b的优化版本,采用Chat Vector和ORPO技术,提升了指令跟随和对话生成能力。模型遵循gemma-2的对话格式,具有26层和2304个隐藏单元的transformer架构,通过与google版模型的参数融合实现指令执行,推荐在运行时使用bfloat16精度以优化性能。
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-2-9b-bnb-4bit - 开源工具加速大型语言模型微调并降低内存占用
ColabGithubHuggingfaceUnsloth大语言模型开源项目微调性能优化模型
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。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - Mistral-Nemo模型在多语言文本生成中的量化应用
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407内存需求开源项目性能优化模型模型下载量化
Mistral-Nemo-Instruct-2407项目通过llama.cpp进行了高效的量化处理,优化了模型性能和文件大小。该模型适用于多种RAM和VRAM配置,提供不同量化格式以满足各种需求,尤其推荐使用Q6_K_L和Q5_K_L格式。这些量化后的模型可在LM Studio中执行,适合高质量文本生成任务。
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