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

Github recoilme-gemma-2-9B 模型 llama.cpp 开源项目模型转换 Huggingface 命令行接口文本生成

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。

Meraj-Mini-GGUF - 多精度量化GGUF语言模型适配多平台本地部署

GGUFGithubHuggingfacellama.cpp人工智能开源模型开源项目模型模型转换

Meraj-Mini-GGUF项目提供Meraj-Mini模型的GGUF格式版本，支持2-bit至8-bit量化精度。GGUF作为llama.cpp团队开发的新型模型格式，具备卓越性能和广泛兼容性。该模型可在LM Studio、text-generation-webui等主流平台运行，支持GPU加速，适合本地部署文本生成任务。项目兼容多种客户端和库，如llama.cpp、GPT4All等，为用户提供灵活的应用选择。

Llama-3-8B-Instruct-v0.10-GGUF - Llama-3指令模型的GGUF格式量化版本支持2-8比特精度

GGUF格式GithubHuggingfaceLlama-3开源项目文本生成本地部署模型量化模型

这是Llama-3-8B-Instruct-v0.10模型的GGUF格式量化版本，提供2-bit至8-bit的精度选项。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式，取代了GGML，支持多种客户端和库。该项目使用户能够在本地设备上高效运行大型语言模型，适用于文本生成任务。

gemma-2-9b-it-GGUF - AI语言模型量化版本满足多种硬件需求

GPU内存优化GithubHuggingfacegemma-2-9b-it开源项目文件格式转换机器学习模型模型量化

本项目提供Google Gemma 2 9B模型的多种量化版本，涵盖从高质量Q8_0到轻量级IQ2_M。详细介绍了各版本特点、文件大小和推荐用途，并附有下载使用指南。这些优化版本在保持性能的同时大幅减小体积，适配不同硬件和内存需求，使模型能在更多设备上运行。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 3B参数指令微调语言模型的高效GGUF量化版本

GGUFGithubHuggingfaceLlama人工智能开源项目模型量化

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型的GGUF量化版本,提供从1.6GB到7.3GB不等的多种量化类型。量化后的模型大小显著减小,便于部署使用,同时尽可能保持原模型性能。项目包含详细的量化版本说明、使用指南和常见问题解答,有助于用户选择适合的版本。

Xwin-LM-70B-V0.1-GGUF - 提升AI模型兼容性的最新GGUF格式

GPU加速GithubHuggingfaceXwin-LM 70B V0.1人工智能开源项目模型模型文件量化

Xwin-LM 70B V0.1采用全新的GGUF格式，取代了GGML，支持多种量化方法如Q2_K、Q3_K、Q4_K等，提升GPU和CPU兼容性。该模型兼容多种平台，如llama.cpp、text-generation-webui、KoboldCpp等，应用场景多样。提供详细的量化文件下载和使用说明，适合开发者和研究人员进行AI模型优化。

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。

llama-30b-supercot-GGUF - Llama 30B Supercot GGUF：多种量化格式与GPU加速

GPU加速GithubHuggingfaceLlama 30B Supercot开源项目新格式模型模型文件量化

GGUF格式的Llama 30B Supercot模型支持GPU加速，具备多个量化选项。由ausboss创建，提供多种格式适应不同需求，推荐Q4_K_M格式以实现性能与质量的平衡。GGUF是GGML的替代格式，兼容多种用户界面和库，如llama.cpp、text-generation-webui，适合于机器学习和AI领域应用。

Ministral-8B-Instruct-2410-Q6_K-GGUF - Ministral-8B多语言GGUF格式大模型

GithubHuggingfaceMistral AI商业授权开源许可开源项目模型语言模型非商业研究

Ministral-8B-Instruct-2410模型的GGUF格式版本,通过llama.cpp实现。采用Q6_K量化方案,支持CLI命令行和服务器模式运行,可处理包括中文在内的10种主要语言。适用于个人和学术研究,提供详细安装使用说明和代码示例,便于快速部署。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2语言模型微调加速与优化工具

GithubHuggingfaceLlama-3.2人工智能大语言模型开源项目模型模型训练自然语言处理

该项目针对Meta的Llama 3.2-1B-Instruct模型提供开源微调解决方案。通过Unsloth技术，实现2-5倍训练速度提升和70%内存节省。项目提供多种量化版本的GGUF模型文件，支持Llama 3.2、Gemma 2等主流大语言模型。免费Google Colab笔记本便于用户进行微调和部署。适合需要高效定制大语言模型的开发者和研究人员使用。

CapybaraHermes-2.5-Mistral-7B-GGUF - 模型定量化文件与跨平台支持

CapyBaraHermes 2.5 Mistral 7BGPU加速GithubHuggingface兼容性开源项目模型模型量化

项目提供了CapyBaraHermes 2.5 Mistral 7B的GGUF格式模型文件，这些文件使用Massed Compute硬件进行量化。GGUF作为GGML的替代格式，支持多种客户端和库，如llama.cpp、text-generation-webui和KoboldCpp。用户可以选择不同的定量化文件，以确保在不同平台上的最佳性能和兼容性。项目还附有详细的下载和使用指南，适合在Python等多种环境中实现模型应用。

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