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gemma-1.1-7b-it

Google发布的高性能7B参数语言模型

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

Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3-GGUF - 探讨Gemma-2-9B模型量化版本的性能与存储选择
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3GithubHuggingface下载指南开源项目数据集模型量化高性能
该项目利用llama.cpp进行量化,推出多种Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3模型版本以适应不同的内存及性能需求。用户可按RAM和VRAM状况选择合适的量化格式,如高质量的Q6_K_L或经济型IQ2_M。量化文件大小介于4GB至37GB之间,且可通过Huggingface下载。根据VRAM选择合适模型尺寸,有助于优化运行速度,并提供多样化选项以满足不同性能与存储需求。
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-2-2b-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-2-9b-it-function-calling-GGUF - 精确优化与功能调用的对话生成应用
GithubHuggingfacegemma-2-9b-it人机对话函数调用开源项目文本生成模型模型微调
该项目对google/gemma-2-9b-it模型进行细致调优以处理函数调用任务,专注于提高对话生成的灵活性和功能集成。数据集采用DiTy/function-calling且为人类注释,为确保高质量结果输出,支持safetensors和GGUF格式,适用于各种应用场景。模型版本提供多种量化类型,从F16基础格式到Q6_K,适合高效精确实现函数调用的需求。
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。
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。
Big-Tiger-Gemma-27B-v1-GGUF - 优化27B参数的高效解码模型 拒绝率低
Big Tiger Gemma 27B v1GithubHugging FaceHuggingface开源项目机器学习模型神经网络
探索27B参数的无审查优化模型 大幅减少信息拒绝 提高复杂计算任务性能 支持多版本改进 包括GGUF和iMatrix 提供优质计算表现和精确度 提升模型应用体验
Google Gemma Chat Online - 基于Google Gemma的多功能在线对话系统
AI工具AI开发Gemma开源模型部署语言模型
Google Gemma Chat Online集成了Gemma开源语言模型,提供在线对话服务。平台支持2B和7B参数版本,具备跨设备兼容性和多框架支持。Gemma适用于文本生成、摘要等任务,严格遵守AI伦理。开发者可通过Kaggle、Colab和Google Cloud轻松访问。虽有一定限制,Gemma在商业和研究领域仍展现出广阔应用前景。
shieldgemma-2b - 结合安全审核与文本生成技术,实现合规与伦理保障
GithubHuggingfaceShieldGemma内容审查大语言模型安全策略开源项目模型生成式AI
ShieldGemma利用深度语言模型进行内容审核,确保AI生成内容和用户输入的安全与合规。该工具专注四类风险:性别、危险内容、仇恨和骚扰。提供三种模型规模(2B、9B、27B),性能高效,便于识别政策违规。结合Google TPU技术,模型开放权重,适用多种AI场景。作为责任生成AI工具包的一部分,致力于提高AI的伦理与安全。
gemma-ko-7b-instruct-v0.62 - 简洁韩文文本生成模型,适用于多种自然语言处理任务
GemmaGithubHuggingface开源项目文本生成模型模型优化自然语言处理韩国语
Gemma Ko 7B Instruct v0.62 是一个专注于韩文文本生成的模型,能支持语言翻译、文本摘要、问答及对话生成等多种自然语言处理任务。该模型生成的文本高质量且具备上下文连贯性。由开发者 lemon-mint 基于 openchat 的模型进行微调。使用时请谨慎对待数据偏见及潜在错误信息。
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