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Gemmasutra-Mini-2B-v1-GGUF

小型2B模型实现高效本地语言处理

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。

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-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。
task-13-google-gemma-2b - 提高模型性能和适配性以实现环境友好
GithubHuggingfacegoogle/gemma-2bpeft使用方法开源项目模型模型卡碳排放
该项目通过创新技术提升模型性能与适配性,更好地适应多种使用场景。采用精细化设计以降低环境影响,并结合PEFT技术实现高效能。项目着重于风险与偏见的意识,鼓励最佳实践,支持多样化的应用需求。
gemma-2-9b-it - 优化模型微调,降低内存使用,提升处理性能
GithubHuggingfacetransformers免费调优内存优化开源项目机器学习模型量化模型
采用Unsloth技术,通过4bit量化实现Gemma 2 (9B)模型在低内存环境下的高效微调。Google Colab笔记本适合初学者,便于用户添加数据集和运行,获得性能提升至2倍的微调模型,支持导出为GGUF、vLLM或上传至Hugging Face,并减少内存使用达63%。
gemma-1.1-7b-it - Google发布的高性能7B参数语言模型
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目模型模型评估训练数据
Gemma-1.1-7b-it作为Google最新发布的7B参数语言模型,通过强化学习和人类反馈方法训练,在模型质量、代码生成、事实准确性及多轮对话等方面都实现了显著提升。该模型能够支持问答、摘要和推理等多项任务,同时具备轻量化特点,可在普通笔记本电脑等设备上运行
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-2-9b-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-2-9b-it-bnb-4bit - 基于Unsloth框架的语言模型量化微调方案
GemmaGithubHuggingfaceUnsloth大语言模型开源项目模型模型微调深度学习
基于Gemma 2 9B模型开发的4bit量化项目,通过Unsloth框架优化实现显存占用降低70%、训练速度提升2-5倍的性能表现。项目集成Colab环境,支持模型训练、GGUF格式导出及Hugging Face部署,为大语言模型的量化训练提供完整解决方案。
EZO-gemma-2-2b-jpn-it-GGUF - GGUF格式优化的日语Gemma模型
GGUFGemmaGithubHuggingfaceiMatrix开源项目日语模型模型量子化
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。
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。
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