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gemma-2-9b-it-GGUF

Gemma 2 Instruct模型,支持多语言与复杂文本生成

Google推出的Gemma 2 Instruct是全新文本生成模型,旨在高效处理多语言和编程任务。训练基于8万亿令牌,数据量较前代提升30%,覆盖网络文档、代码和数学等数据集,支持复杂文本生成与逻辑推理。模型参数仅9亿,对硬件要求较低,适合内存有限的用户,同时具备多语言和代码生成能力。

gemma-2-27b-it-GGUF - Gemma-2-27b-it模型的多精度GGUF量化版本
GemmaGithubHuggingfaceLlamaEdge大语言模型开源项目推理服务模型模型量化
Gemma-2-27b-it模型的GGUF量化版本提供2至16比特的多种精度选项。基于LlamaEdge框架,支持8192上下文窗口,可通过WasmEdge以服务或命令行方式运行。Q4_K_M和Q5_K_M版本在模型大小和性能间取得平衡,适合多数应用场景。
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-2-9B-Chinese-Chat - 首个专为中英文用户优化的指令调优模型
Gemma-2-9B-Chinese-ChatGithubHuggingfaceroleplaying中文学习工具使用开源项目模型语言模型
Gemma-2-9B-Chinese-Chat是基于Google Gemma-2-9b-it的指令调优语言模型,适用于中文和英文用户。通过ORPO优化算法和10万对偏好数据进行微调,提升了角色扮演、工具使用等能力,减少中文提问英文回答的问题,改善中英文混杂现象。该模型支持多种场景应用,如模拟对话、数学运算、文字创作等,并提供GGUF文件和ollama模型的下载与使用,以及于Hugging Face存储库的下载和在线演示。
bge-multilingual-gemma2 - 基于Gemma 2架构的多语言文本嵌入模型
GithubHuggingfaceMTEB句子相似度多语言开源项目检索模型评估指标
bge-multilingual-gemma2是基于Gemma 2架构开发的多语言文本嵌入模型。该模型在MTEB NFCorpus、MSMARCO、FiQA2018等多个检索任务数据集上表现优异。它能有效处理多语言文本并生成高质量语义表示,适用于信息检索、句子相似度计算等自然语言处理任务。在MTEB FEVER数据集上,该模型的主要评分达90.38,展现出较强的检索能力。
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。
gemma-2-2b-it-GGUF - Gemma 2B-it模型的多种量化版本及使用指南
GGUFGemmaGithubHuggingfaceLLMhuggingface开源项目模型量化模型
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。
task-13-google-gemma-2b - 提高模型性能和适配性以实现环境友好
GithubHuggingfacegoogle/gemma-2bpeft使用方法开源项目模型模型卡碳排放
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。
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。
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3 - 通过自我游戏偏好优化增强语言模型 alignment
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3GithubHuggingface合成数据集开源项目模型自我博弈偏好优化语言模型超参数
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3以google/gemma-2-9b-it为基础,经过第三次自我游戏偏好优化迭代开发,结合openbmb/UltraFeedback数据集微调。在合成数据集中展现了出色的性能,LC.获胜率达到53.27%,在AlpacaEval排行榜上表现优良。项目主要使用英语,遵循Apache-2.0许可,适用于多种自然语言处理场景。
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。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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