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Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF

Gemma-9B大语言模型优化版 移除限制支持GGUF格式

Tiger-Gemma-9B-v3是基于Gemma-9B的优化模型,通过新数据集移除了原模型的限制。模型已转换为GGUF格式,便于本地部署。项目开源于Hugging Face平台,为开发者提供了更自由的大语言模型选择。模型命名源自作者收养的猫咪Tiger,体现了对AI表达自由的追求。

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-7b - Google推出的轻量级开源大语言模型
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-7b是Google基于Gemini技术推出的开源大语言模型,拥有70亿参数。该模型在6万亿token的多样化数据集上训练,支持8192个token的上下文长度。Gemma-7b在MMLU、HellaSwag等多项基准测试中表现优异。模型采用严格的数据清洗和安全评估流程,为研究人员提供高性能且负责任的AI工具,促进AI技术的普及与创新。
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。
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。
Open_Gpt4_8x7B_v0.2-GGUF - 提供多格式兼容量化模型,提升推理效率
GGUFGithubHuggingfaceOpen Gpt4 8X7B V0.2rombo dawg开源项目模型模型兼容性量化
此项目提供GGUF格式的多精度量化模型文件,旨在优化CPU和GPU的推理效率。作为GGML的替代,GGUF与多种第三方UI和库兼容,支持多平台AI模型的高效运行。项目包含2至8位量化模型以满足不同精度与内存要求,适合多种场景需求。通过详细的下载指导,用户能快速找到适合的模型文件,并利用llama.cpp、text-generation-webui等高性能运行时实现模型在不同硬件上的高效推理。
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 - Gemma-2-27b-it模型的多精度GGUF量化版本
GemmaGithubHuggingfaceLlamaEdge大语言模型开源项目推理服务模型模型量化
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。
gemma-2-27b - Google开源的轻量级高性能语言模型Gemma
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-2-27b是Google基于Gemini技术推出的开源语言模型,采用解码器架构设计。模型支持问答、摘要、推理等多种文本生成任务,能在笔记本电脑等资源受限环境运行。模型参数量为270亿,采用130亿token训练数据,在MMLU等多项基准测试中表现优异。该项目开源了预训练和指令微调两个版本,并提供完整的部署和使用文档。
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
Llama-3-8B-Lexi-Uncensored-GGUF - 基于Llama-3架构的无限制对话语言模型
GithubHuggingfaceLLaMA 3人工智能大语言模型开源模型开源项目无限制模型模型
基于Llama-3-8b-Instruct开发的GGUF格式语言模型,移除了默认的对话限制。模型需要额外添加安全对齐层以确保合规使用。项目采用Meta Llama 3社区许可协议,允许商业用途。
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