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。

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。

Llama-2-7B-GGUF - Meta开源的大型语言模型GGUF量化格式版本

GGUFGithubHuggingfaceLlama 2Meta开源开源项目模型语言模型

Llama 2 7B GGUF是Meta开源语言模型的优化版本，采用llama.cpp团队开发的GGUF量化格式。该版本提供2-8比特多种量化选项，支持CPU和GPU推理，可满足不同场景的部署需求。项目包含模型下载、运行指南以及主流框架的集成方法，方便开发者快速上手使用。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - 多语言大型语言模型的量化GGUF版本

GithubHuggingfaceLlama 3多语言大语言模型开源项目指令调优模型量化

Meta Llama 3.1 8B Instruct模型的GGUF量化版本是一个多语言大型语言模型，经过指令调优，适用于多语言对话场景。该项目提供多种量化版本，从Q2_K到f16不等，文件大小范围为3.18GB至16.07GB，可满足不同硬件配置需求。这些量化版本使得模型能够在各种计算资源条件下运行，提高了模型的可访问性和实用性。

Llama-3-8B-Instruct-v0.10-GGUF - Llama-3指令模型的GGUF格式量化版本支持2-8比特精度

GGUF格式GithubHuggingfaceLlama-3开源项目文本生成本地部署模型量化模型

这是Llama-3-8B-Instruct-v0.10模型的GGUF格式量化版本，提供2-bit至8-bit的精度选项。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式，取代了GGML，支持多种客户端和库。该项目使用户能够在本地设备上高效运行大型语言模型，适用于文本生成任务。

gemma-2b - 轻量级开源语言模型实现高效文本生成

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-2b是Google开发的轻量级开源语言模型，采用Gemini技术。这个2B参数的基础版本可在资源受限环境中部署，支持问答、摘要和推理等文本生成任务。模型在多项基准测试中表现优异，并重视伦理和安全。Gemma-2b为开发者提供微调和创新机会，推动AI技术普及。

Llama-3SOME-8B-v2-GGUF - Llama-3SOME-8B-v2量化模型下载和选择的实用指南

GithubHuggingfaceLlama-3SOME-8B-v2内存需求开源项目模型模型下载量化高品质

该项目通过llama.cpp的imatrix选项实现了Llama-3SOME-8B-v2模型的多种量化版本下载，以适应不同的内存需求。根据系统RAM和GPU的VRAM，用户可以选择最佳量化格式来在性能和质量之间取得平衡。建议使用K量化格式，如Q5_K_M，或在某些情况下选择性能优异的I量化格式，如IQ3_M。项目提供了从低RAM需求到最高质量的多种选择，用户可以根据需求进行灵活选择。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF - 深度学习模型的多规格量化版本适配不同硬件和性能要求

GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-Coder-7B-Instructllama.cpp大语言模型开源项目模型量化

本项目为Qwen2.5-Coder-7B-Instruct模型提供了从15GB到2.78GB的多种量化版本。采用llama.cpp最新技术，包括K-quants和I-quants两种量化方案，并针对ARM架构优化。用户可根据设备内存容量和性能需求选择适合版本。各版本保留原始模型核心功能，适用于多种部署场景。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GGUF - LLaMA 3.1模型量化版本集合及性能参数对比

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能大语言模型开源项目机器学习模型模型量化

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型量化版本集合采用llama.cpp的imatrix压缩方式，包含从Q8_0到IQ3_M共13种量化等级选择。模型文件大小范围为74.98GB至31.94GB，适配LM Studio运行环境。Q6_K、Q5_K系列及IQ4_XS等中等压缩比版本在性能与资源占用方面达到较好平衡。

Llama-2-7B-GPTQ - Llama 2 7B的GPTQ量化版本支持多种参数选项

GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理

该项目提供Meta Llama 2 7B模型的GPTQ量化版本,包含4位精度、多种组大小和Act Order等参数选项。模型文件兼容AutoGPTQ、ExLlama等框架,适用于GPU推理。项目提供了在text-generation-webui使用的说明,以及Python代码调用示例。这些量化版本在保持性能的同时降低显存占用,便于更多用户部署使用Llama 2模型。

Behemoth-123B-v1-GGUF - 多种量化策略优化文本生成模型效率

Behemoth-123B-v1GithubHuggingface开源项目性能优化文本生成模型模型下载量化

Behemoth-123B-v1-GGUF 项目运用 Llamacpp imatrix 技术进行模型量化，支持从 Q8_0 到 IQ1_M 的多种格式，适应不同硬件环境。项目涵盖多种文件种类，量化质量和大小各异，从高质到低质，满足多样使用需求。用户可根据 RAM 和 VRAM 选择合适文件，平衡速度与质量的追求。Q8_0 格式在嵌入和输出权重方面的质量表现突出，而适用于 ARM 芯片的 Q4_0_X_X 格式则显著提升运算速度，尤其适合低内存硬件。

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