gemma-2-9b-it-GGUF

Gemma 2 Instruct模型，支持多语言与复杂文本生成

编程语言语言模型 Github 开源项目文本生成 Huggingface Gemma Google 模型

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.cpp - 轻量级C++推理引擎实现Google Gemma模型

C++Gemma模型Githubgemma.cpp开源项目推理引擎机器学习

gemma.cpp是一个轻量级C++推理引擎,为Google Gemma基础模型提供2B和7B版本的简洁实现。项目专注于简单直接而非通用性,适合实验和研究用途。它易于嵌入其他项目并支持修改,利用Google Highway库实现可移植SIMD优化,为大语言模型研究提供灵活平台。

shieldgemma-2b - 结合安全审核与文本生成技术，实现合规与伦理保障

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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。

Hebrew-Gemma-11B-V2 - 多语言处理的希伯来语-英语大规模生成模型

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Hebrew-Gemma-11B-V2是一个以开源形式发布的大规模语言模型，扩展自Google的Gemma-7B架构。通过增量3B的英语和希伯来语文本数据进行扩展训练。模型专注于多项自然语言处理任务，尤其擅长希伯来语的理解和生成。使用者需遵循Google的使用条款，提供的代码示例可以帮助快速在CPU和GPU上运行，同时支持4位精度量化。

gemma-2-2b-it-GGUF - Google Gemma模型的GGUF量化版本支持多种位宽

GGUFGithubHuggingface开源工具开源项目推理加速模型语言模型量化

本项目提供Google Gemma-2-2b-it模型的GGUF格式量化版本，支持2-bit至8-bit多种位宽。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式，取代了旧有的GGML。该项目与多种支持GGUF的工具兼容，如llama.cpp和LM Studio等，这些工具提供命令行界面、服务器和图形用户界面等多种使用方式，并支持GPU加速，实现了高效灵活的本地模型应用。

gemma-2-9b-it-bnb-4bit - 基于Unsloth框架的语言模型量化微调方案

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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。

gemma-2-27b-it-GGUF - gemma-2-27b-it模型的GGUF量化版本适配多种硬件配置

GGUF格式GithubHuggingfacegemma-2-27b-it大语言模型开源项目文件下载模型模型量化

本项目提供gemma-2-27b-it模型的多种GGUF量化版本，涵盖从高质量Q8_0到紧凑型IQ2_M。用户可根据RAM和VRAM选择适合的模型。项目包含下载指南、模型选择建议和性能对比，便于部署和使用这些优化模型。

Gemmasutra-Mini-2B-v1-GGUF - 小型2B模型实现高效本地语言处理

Gemmasutra Mini 2BGithubHuggingface开源项目本地LLM模型精细调整角色扮演

Gemmasutra Mini 2B v1是一款具备本地化处理能力的小型语言模型，适用于多种设备，包括普通笔记本和树莓派。其自由和无对齐特性，提供了个性化体验，推荐使用Gemma Instruct模板进行系统角色调整使用，但不适合数学应用。

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。

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。

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。

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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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