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。

recoilme-gemma-2-9B-v0.3-Q6_K-GGUF - Recoilme-Gemma模型GGUF格式转换及文本生成指南

GithubHuggingfacellama.cpprecoilme-gemma-2-9B命令行接口开源项目文本生成模型模型转换

该项目说明了通过llama.cpp将Recoilme-Gemma模型转换为GGUF格式的过程，适用于Mac和Linux系统。提供命令行和服务器选项，实现无缝文本生成，配有详细的安装步骤和硬件兼容性说明，为开发人员提供支持。

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-2b-bnb-4bit - 提高模型微调速度和内存效率，支持多模型免费训练

GemmaGithubHuggingfaceLlamaMistralUnsloth开源项目模型模型微调

该项目提供了一套适用于Unsloth的Google Colab免费笔记本，通过优化微调，提升Gemma、Mistral和Llama等模型的执行速度至2至5倍，且减少内存使用达70%。用户只需添加数据集并运行，即可快速获得微调模型，还可导出为多种格式或上传至Hugging Face。项目特点包括对初学者的友好性和对多模型的支持，成为高效深度学习的重要工具。

EZO-gemma-2-2b-jpn-it-GGUF - GGUF格式优化的日语Gemma模型

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EZO-gemma-2-2b-jpn-it-GGUF项目将AXCXEPT的日语Gemma模型转换为GGUF格式，提高了模型效率。项目采用K量子化技术，并利用TFMC提供的iMatrix数据集增强日语处理能力。这些优化使得模型在保持高性能的同时更加轻量化，适合需要高效日语语言模型的应用场景。

codegemma-7b-GGUF - 经过量化优化的代码生成模型，支持多种精度选择的GGUF格式

CodeGemmaGGUFGithubHuggingface开源项目性能对比文件大小模型模型量化

这个项目提供了CodeGemma-7b模型的多种量化版本，文件大小从2.16GB到9.07GB不等，采用GGUF格式。支持从Q8到IQ1的多种精度等级，可适应不同的硬件配置。其中Q6_K、Q5_K和Q4_K系列版本在性能和空间优化方面表现较好，适合生产环境使用。用户可根据自身的内存和显存情况选择合适的版本。

Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF - 高性能3B参数量GGUF格式大语言模型，支持多语言、长文本理解与结构化输出

GGUF格式GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理

Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF是一款基于Qwen2.5系列的指令微调模型，参数量为3B。该模型支持29种语言，具备出色的代码和数学处理能力。它可处理128K tokens的上下文，生成长度达8K tokens的文本。模型采用transformers架构，整合了RoPE和SwiGLU等技术，并提供多种量化版本。其优势在于强大的指令跟随能力、结构化数据理解和JSON输出能力，适用于多样化的系统提示词场景。

gemma-cookbook - Google Gemma轻量级AI模型应用指南与实例

AI模型GemmaGithubGoogle开源开源项目机器学习

Google Gemma是一系列基于Gemini技术的轻量级开源AI模型。本项目收集了Gemma模型的综合指南和实例，涵盖基础应用、微调、部署及工具集成等方面。内容适合不同水平的开发者，为AI应用开发和优化提供参考资源。

recoilme-gemma-2-9B-v0.3 - recoilme-gemma-2-9B-v0.3模型的应用与操作指南

AI绘图GithubHuggingfacerecoilme-gemma-2-9B-v0.3transformers大语言模型开源项目模型模型使用

本文介绍recoilme-gemma-2-9B-v0.3模型在Python中的使用方法，涵盖安装步骤、模板应用及文本生成过程，旨在帮助开发者更好地理解和应用该语言模型。

Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - 提升语言生成能力支持多语言的14B指令微调模型

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令调整模型语言模型长上下文支持

Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF 模型在编码、数学和多语言支持方面表现卓越，能够生成最高达8K tokens的长文本，并支持128K的上下文长度。该模型适用于聊天与角色扮演，优化的指令跟随和结构化输出，覆盖29种语言，多语言能力强劲。为用户提供良好的长文本生成与结构化数据处理体验。

gemma-2-2b-jpn-it-gguf - 基于Gemma的日语大模型跨平台量化部署版

GemmaGithubHuggingfacellama.cpp开源项目日语语言模型模型模型部署量子化

基于Google Gemma-2-2b-jpn-it模型的量子化优化项目，通过llama.cpp、LM Studio和LLMFarm实现在Windows、Mac及iOS平台的轻量级部署。该项目遵循Gemma开源协议，提供高效的日语大模型部署解决方案。

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