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。

NemoMix-Unleashed-12B-GGUF - NemoMix-Unleashed-12B模型的多种量化版本

GGUFGithubHuggingfaceNemoMix-Unleashed-12B开源项目机器学习模型语言模型量化

NemoMix-Unleashed-12B-GGUF项目提供了多种NemoMix-Unleashed-12B模型的量化版本。这些版本采用llama.cpp进行处理,精度范围从F16到IQ2_M,文件大小在4.44GB至24.50GB之间。项目详细介绍了各量化类型、文件大小及使用建议,便于用户根据硬件选择合适版本。同时提供下载指南和性能比较资料,方便模型部署和评估。

Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b-GGUF - 基于llama.cpp的Qwen-14B量化模型集合

GGUFGithubHuggingfaceRombos-LLMllama.cpp开源项目模型模型压缩量化

llama.cpp量化的Qwen-14B开源项目，通过imatrix方案优化生成多种GGUF格式模型文件。模型尺寸从2GB到29GB不等，覆盖Q2至F16多种量化精度，并针对不同硬件架构进行优化。项目提供完整的模型选择指南，方便本地部署时根据实际硬件环境选择合适版本。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2模型的多精度量化版本

GithubHuggingfaceLlama人工智能开源开源项目模型语言模型量化

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF是Llama 3.2模型的量化版本,使用llama.cpp和imatrix方法进行处理。该项目提供从f16到Q3_K_XL多种精度选项,文件大小在0.80GB至2.48GB之间。这些模型支持多语言处理,适合在资源受限的设备上运行,用户可根据需求选择合适版本以平衡性能和资源占用。

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。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Llama-3.2-3B-Instruct模型的多种量化优化版本

GGUFGithubHuggingfaceLlama-3.2-3B大语言模型开源项目提示词格式模型量化

该项目提供Llama-3.2-3B-Instruct模型的11种量化版本,采用llama.cpp优化。量化精度从F16到Q4_K_S不等,文件大小介于6.43GB至1.93GB之间。Q6_K、Q5_K和Q4_K系列在性能与模型大小间取得平衡,适用多种场景。这些版本在保持模型质量的同时,有效减小文件体积并提升运行效率。

gemma-1.1-2b-it - Google推出的轻量级开源语言模型

GemmaGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型

Gemma-1.1-2b-it是Google开发的轻量级开源语言模型,基于Gemini技术。这一2B参数模型在文本生成、问答、摘要和推理等任务上表现出色。其小巧的体积使其适合在笔记本电脑或个人云等资源受限环境中部署。作为Gemma系列的最新指令微调版本,该模型在质量、编码能力、事实性和指令跟随等方面均有显著提升。

gemma-2-27b-it - Google开源的27B参数大语言模型支持多种文本生成应用

GemmaGithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理

Gemma-2-27b-it是Google基于Gemini技术开发的开源大语言模型。这款轻量级英文文本生成模型拥有27亿参数,支持问答、摘要和推理等多项任务。采用解码器架构的Gemma可部署于笔记本电脑或个人云等资源受限环境。该项目同时提供预训练和指令微调两种版本权重,为AI开发和研究提供灵活选择。

Qwen2-7B-Multilingual-RP-GGUF - 多语言量化优化模型集合，支持多种精度和高效推理

GGUFGithubHuggingfaceQwen2-7B-Multilingual-RPllama.cpp开源项目模型模型文件量化

本项目提供了Qwen2-7B-Multilingual-RP模型的多种GGUF量化版本，文件大小从2.46GB到9.12GB不等。使用llama.cpp的imatrix技术，涵盖Q8至Q2多个精度级别，包括传统K-quants和新型I-quants方案。用户可根据设备性能选择适合的版本，支持在CPU、GPU等环境下进行英语、韩语、日语、中文和西班牙语的多语言处理。

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。

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。

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