task-13-google-gemma-2b

提高模型性能和适配性以实现环境友好

peft 碳排放 Github 开源项目使用方法 Huggingface 模型卡 google/gemma-2b 模型

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。

Huggingface

介绍相关项目

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-baku-2b-it - 融合指令调优与对话生成的Gemma 2模型

Chat VectorGemma 2GithubHuggingface开源项目指令微调模型模型融合转换器语言模型

该模型为rinna/gemma-2-baku-2b的优化版本，采用Chat Vector和ORPO技术，提升了指令跟随和对话生成能力。模型遵循gemma-2的对话格式，具有26层和2304个隐藏单元的transformer架构，通过与google版模型的参数融合实现指令执行，推荐在运行时使用bfloat16精度以优化性能。

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

GGUFGemmaGithubHuggingfaceiMatrix开源项目日语模型模型量子化

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。

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。

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。

Skywork-Reward-Gemma-2-27B - 先进奖励模型展示小数据集训练的潜力

GemmaGithubHuggingfaceLLaMaSkywork Reward Model偏好学习开源项目模型自然语言处理

Skywork-Reward-Gemma-2-27B是基于gemma-2-27b-it架构开发的奖励模型。该模型仅使用80K高质量偏好对数据进行训练，在数学、编程和安全等多个领域的复杂场景偏好判断中表现优异。目前在RewardBench排行榜位居榜首，证明了利用相对小规模数据集和简单数据处理技术也能构建高性能奖励模型。

ko-gemma-2-9b-it - 韩语大型语言模型，最新版本提升对话生成能力

GemmaGithubHuggingface大型语言模型开源项目文本生成模型谷歌韩国语

Ko-Gemma-2-9B-IT 是基于 Google 技术的韩语对话生成模型，经过精心调整，优化人类反馈，适合各种文本生成任务。

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。

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-2-9B-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。

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