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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.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。
Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF - ARM推理优化与量化模型文件的综合指南
GithubHuggingfaceTiger-Gemma-9B-v3llama.cpp开源项目模型模型下载质量优化量化
Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF项目提供了一系列专为ARM推理优化的量化模型文件,格式涵盖f16至Q2_K。项目采用llama.cpp的imatrix方法确保模型的输出和嵌入权重高精度,并允许通过huggingface-cli灵活下载文件。用户可根据设备资源选择'I-quant'或'K-quant'格式,以平衡高性能和空间效率,适用于文本生成任务的开发与研究。
Hebrew-Gemma-11B-V2 - 多语言处理的希伯来语-英语大规模生成模型
11亿参数GithubHebrew-Gemma-11B-V2Huggingface大语言模型开源项目文本生成模型自然语言处理
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。
paligemma-3b-mix-448 - 基于SigLIP和Gemma的多语言视觉语言模型
GithubHuggingfacePaliGemma图像处理多语言开源项目微调模型视觉语言模型
PaliGemma是一款基于SigLIP视觉模型和Gemma语言模型的视觉语言模型,采用3B参数的Transformer架构。该模型支持多语言输入输出,可用于图像描述、视觉问答和文本识别等任务。PaliGemma在多个大规模数据集上经过预训练,并通过严格的数据过滤确保了训练数据质量。模型适用于各类视觉语言任务的微调,在多项基准测试中展现了优异性能。
task-13-Qwen-Qwen1.5-1.8B - 深入解析深度学习模型的应用场景及相关风险
GithubHuggingfaceQwen/Qwen1.5-1.8B培训细节开源项目技术规格模型模型卡环境影响
项目提供对深度学习模型的直接和下游应用的分析,同时涵盖使用的潜在用户和影响群体。尽管一些技术规范和训练细节有待完善,但项目提供了关于环境影响的计算指南和设备信息,有助于从业者和研究人员初步了解和调整应用模型。使用时需注意模型的偏见、风险和局限。
gemma2-9B-daybreak-v0.5-i1-GGUF - 多规格IQ量化文件优化AI模型表现
Gemma2-9B-DaybreakGithubHugging FaceHuggingface使用方法开源项目模型模型文件量化
本项目提供多种规格的量化文件,供满足不同AI性能和质量需求的应用选择。用户可通过TheBloke的指南熟悉GGUF文件的使用和多部分合并,并根据具体要求选择合适的文件版本。量化文件包括从i1-IQ1到i1-Q6的不同规格,其中部分文件在优化速度的同时,保持了优秀的质量。感谢nethype GmbH和@nicoboss的技术支持,确保了高质量imatrix量化文件的生产。
task-13-Qwen-Qwen1.5-0.5B - 探讨AI模型在直接使用和下游应用中的潜在性能提升
GithubHuggingfaceQwen1.5-0.5B培训数据开源项目技术规范模型模型卡碳排放
本文审视了AI模型的潜在使用场景,包括直接使用和下游集成的可能性,着重分析了模型在使用中可能出现的偏见和风险及其技术限制。我们为使用者提供了建议,讨论了使用相关工具进行环境影响估算的步骤。文章也涵盖了训练、评估和技术规格的各个方面,旨在为研究人员和开发者提供参考。
Qwen2-7B-Instruct-bnb-4bit - 通过Unsloth实现Mistral与Gemma的高效内存优化与快速微调
GithubGoogle ColabHuggingfaceUnsloth内存优化学习笔记本开源项目模型模型微调
Unsloth工具支持Mistral、Gemma、Llama等模型在Google Colab上实现最高5倍的微调速度,同时将内存使用减少至原来70%以下。只需上传数据集并选择“运行所有”,即可获得优化后的模型,支持导出到GGUF、vLLM,或者上传至Hugging Face。这一方案提升了复杂模型的训练效率,并为开发人员提供了便捷的实验平台。多个开源笔记本和适用广泛的Colab文件降低技术门槛,非常适合初学者使用,即便是参数量大的CodeLlama模型也能受益。
Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF - Gemma-9B大语言模型优化版 移除限制支持GGUF格式
GGUFGithubHuggingfaceTiger Gemma 9B开源项目救助流浪猫模型解密语言模型
Tiger-Gemma-9B-v3是基于Gemma-9B的优化模型,通过新数据集移除了原模型的限制。模型已转换为GGUF格式,便于本地部署。项目开源于Hugging Face平台,为开发者提供了更自由的大语言模型选择。模型命名源自作者收养的猫咪Tiger,体现了对AI表达自由的追求。
paligemma-3b-pt-448 - 多语言视觉语言模型 适用于多种图像相关任务
GithubHuggingfacePaliGemma图像文本生成多语言支持开源项目微调模型视觉语言模型
PaliGemma-3b-pt-448是一款结合SigLIP视觉模型和Gemma语言模型的多语言视觉语言模型。该模型支持图像和文本输入,生成文本输出,适用于图像描述、视觉问答和文本阅读等任务。在多项基准测试中表现优异,尤其擅长处理高分辨率图像。研究人员和开发者可将其作为预训练模型,用于微调各类视觉语言应用。
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