Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF

Gemma-9B大语言模型优化版移除限制支持GGUF格式

语言模型 Tiger Gemma 9B 救助流浪猫模型解密 Github 开源项目 GGUF Huggingface

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。

Huggingface

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gemma-2-2b-it - Google开发的2B参数轻量级语言模型用于多种文本生成

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-2-2b-it是Google基于Gemini技术开发的轻量级开源语言模型。这个2B参数的指令微调模型适用于问答、摘要和推理等文本生成任务。模型体积小巧，可在资源受限环境部署，为开发者提供AI能力。采用英语训练并支持开放权重，有助于促进AI技术创新和应用。

Llama-3.2-1B-Instruct-Q8_0-GGUF - 高性能指令型大语言模型的GGUF格式版本

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Llama-3.2-1B-Instruct模型的GGUF格式版本专为高效推理而设计。该版本保留了原始模型的指令遵循能力,同时优化了推理速度和内存使用。通过llama.cpp,用户可在多种硬件上部署此模型,实现快速、资源友好的本地AI推理。这款1B参数的轻量级模型适用于个人电脑和边缘设备,为广泛应用场景提供了便利的AI解决方案。

Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b-Q8_0-GGUF - GGUF格式量化版大语言模型支持本地化高性能部署

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本项目是Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b模型的GGUF格式版本，专为llama.cpp框架优化。提供详细的本地部署指南，包括brew安装和源码编译方法，支持命令行和服务器运行模式。基于transformers库开发，采用Apache-2.0许可证，适合需要在本地环境高效运行大型语言模型的应用场景。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - 高性能量化模型支持多语言文本生成

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的GGUF格式文件集支持高效推理和多语言文本生成。GGUF是llama.cpp团队推出的新格式,替代了原有的GGML。该模型适用于英语、德语、法语等8种语言的助手式对话和自然语言生成任务。项目还介绍了多种支持GGUF的客户端和库,为用户提供了灵活的使用选择。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GGUF - 多语言支持的70B参数GGUF量化指令模型

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Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型的GGUF格式量化版本，提供2-bit至8-bit多种精度选择。这个70B参数模型支持英语、德语、法语等多种语言，适用于文本生成任务。GGUF格式优化了本地部署和推理效率，适合在本地环境运行大型语言模型。该模型兼容多种支持GGUF的推理工具，为用户提供灵活的应用选择。

task-13-google-gemma-2b - 提高模型性能和适配性以实现环境友好

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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。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 3B参数指令微调语言模型的高效GGUF量化版本

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Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型的GGUF量化版本,提供从1.6GB到7.3GB不等的多种量化类型。量化后的模型大小显著减小,便于部署使用,同时尽可能保持原模型性能。项目包含详细的量化版本说明、使用指南和常见问题解答,有助于用户选择适合的版本。

laser-dolphin-mixtral-2x7b-dpo-GGUF - 跨平台兼容的量化模型：GGUF格式的应用与性能评估

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Hermes-3-Llama-3.1-8B-lorablated-GGUF - 无审查限制的Llama 3.1大语言模型适配GGUF格式

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Hermes-3-Llama-3.1-8B-lorablated是一个移除了审查限制的开源语言模型。通过lorablation技术与task arithmetic合并方法，结合Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated-LORA实现了更开放的对话能力。模型采用bfloat16数据类型，支持GGUF格式，可自由部署使用。相比原版模型，在保持合法性的基础上提供了更灵活的问答体验。

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