gemma-2-2b-it-GGUF

Gemma 2B-it模型的多种量化版本及使用指南

模型 GGUF 开源项目 Huggingface Gemma huggingface Github LLM 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。

codegemma-1.1-7b-it-GGUF - 文本生成的多样化量化模型选择

GithubHugging FaceHuggingfacetransformers开源项目文本生成模型模型下载量化

项目使用llama.cpp进行模型量化，提供多种模型版本以优化文本生成性能。用户可以依据硬件配置选择合适的模型版本，推荐选用Q6_K等高质量量化格式。多样化的模型版本在内存占用和性能表现之间提供灵活选择，适用于多种硬件平台。I-quant模型在较低量化级别上表现优异，适合需要高效运行的场景。

gemma2-9B-daybreak-v0.5-i1-GGUF - 多规格IQ量化文件优化AI模型表现

Gemma2-9B-DaybreakGithubHugging FaceHuggingface使用方法开源项目模型模型文件量化

本项目提供多种规格的量化文件，供满足不同AI性能和质量需求的应用选择。用户可通过TheBloke的指南熟悉GGUF文件的使用和多部分合并，并根据具体要求选择合适的文件版本。量化文件包括从i1-IQ1到i1-Q6的不同规格，其中部分文件在优化速度的同时，保持了优秀的质量。感谢nethype GmbH和@nicoboss的技术支持，确保了高质量imatrix量化文件的生产。

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-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。

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-2-27b-it-gptq-4bit - Gemma-2-27b的量化模型，优化加载与推理效率

GPTQModelGemma-2GithubHuggingface开源项目模型模型推理自然历史博物馆量化

Gemma-2-27b经过GPTQ 4位量化优化，使其在资源受限环境中高效运行。采用GPTQModel量化，并通过vllm进行推理，适用于简洁高效的推理场景。关键特性包括128组大小、动态分组、对称量化、激活功能和顺序推理，提升模型体验。

Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF - ARM推理优化与量化模型文件的综合指南

GithubHuggingfaceTiger-Gemma-9B-v3llama.cpp开源项目模型模型下载质量优化量化

Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF项目提供了一系列专为ARM推理优化的量化模型文件，格式涵盖f16至Q2_K。项目采用llama.cpp的imatrix方法确保模型的输出和嵌入权重高精度，并允许通过huggingface-cli灵活下载文件。用户可根据设备资源选择'I-quant'或'K-quant'格式，以平衡高性能和空间效率，适用于文本生成任务的开发与研究。

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。

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。

gemma-2-27b-it-GGUF - 中等VRAM用户的多语言与代码生成模型

GemmaGithubHuggingface代码生成多语言开源项目机器学习模型谷歌

Gemma 2是由Google开发的27B参数模型，基于Gemini技术，适合中等VRAM用户。该模型能够处理多语言、代码和数学文本，尤其擅长生成代码和解决数学问题，弥补了8B和70B模型之间的空缺。其13万亿词元的训练量使其在多语言和编程语言上尤为出色，具有广泛的应用价值。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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