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task-13-google-gemma-2b

提高模型性能和适配性以实现环境友好

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-2-2b-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。
gemma-2-9b-it-abliterated-GGUF - 文本生成性能优化的多种量化方法
ARM芯片GithubHuggingfacegemma-2-9b-it-abliterated嵌入/输出权重开源项目文本生成模型量化
该项目使用llama.cpp进行gemma-2-9b-it-abliterated模型的多种量化实现,能够适应不同的内存和硬件需求。用户可根据设备的RAM和GPU VRAM选择适合的模型文件大小。项目支持多种量化格式,如Q5_K_M和IQ3_M等,以满足不同的性能需求。通过huggingface-cli,用户可以轻松下载特定量化模型,并实现高效推理。建议在LM Studio中运行,并分享使用体验,以帮助优化模型质量和性能。
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-2-2b-bnb-4bit - Gemma模型4bit量化实现提速降耗的AI推理优化
GemmaGithubHuggingfaceLlamaUnsloth开源项目机器学习模型模型微调
该项目对Gemma-2-2b模型进行4bit量化优化,通过bitsandbytes技术实现高效压缩。在Google Colab环境下可实现2倍以上推理速度提升,同时节省60%以上内存占用。项目提供完整的模型微调支持,可帮助开发者在有限算力条件下高效部署语言模型。
codegemma-2b - 深度学习模型微调的新方案:提升效率与内存节约
GemmaGithubHuggingfaceLlama-2Unslothfinetune内存优化开源项目模型
CodeGemma-2b项目使用Unsloth技术,加速多个深度学习模型的微调,包括Mistral、Gemma、Llama等。速度提升最高达5倍,内存使用减少70%。通过Google Colab和Kaggle的免费notebook,用户可以轻松展开微调工作。简化的界面设计支持从数据添加到模型导出的完整流程,适合初学者快速上手。这种创新优化方法节省计算资源,提高模型性能,是开发者提升生产力的有力助手。
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-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 - Google DeepMind开源的Gemma大语言模型
GemmaGithubGoogle DeepMindJAX大语言模型开源权重开源项目
Gemma是Google DeepMind推出的开源大语言模型系列,基于Gemini技术开发。项目提供Flax和JAX框架的推理实现和示例,支持CPU、GPU和TPU等多种硬件平台。包括模型权重下载、入门指南、示例代码和教程,便于开发者学习和应用。Gemma共有2B和7B两种参数规模的模型可供选择。
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-2-27b-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。
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