Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF

Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF

ARM推理优化与量化模型文件的综合指南

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.cpp量化开源项目模型Github质量优化HuggingfaceTiger-Gemma-9B-v3模型下载

项目介绍:Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF

项目背景

Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF是一个基于TheDrummer/Tiger-Gemma-9B-v3模型的量化版本,由用户bartowski通过llama.cpp工具进行量化处理。此项目旨在为用户提供一系列经过优化的模型版本,以适应不同的硬件配置和需求。

模型量化说明

量化是一种压缩神经网络模型的方法,可以减小模型大小,提高推理速度,同时尽量减少性能损失。Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF模型采用了imatrix量化选项,对模型进行了多种量化处理,以满足不同的使用场景。这些量化版本可以通过LM Studio平台运行。

文件下载指南

项目提供了多种量化模型文件供下载,用户可以根据需求选择适合的版本:

  • f16版本:全权重版本,大小为18.49GB,适用于需要完整模型精度的应用。
  • Q8_0至Q2_K等版本:按不同程度的量化精度提供,从8-bit质量高精度到2-bit低精度。这些模型可以根据用户的内存情况和性能需求进行选择。其中,Q6_K_L、Q6_K、Q5_K系列被推荐为高质量选项。

文件选择建议

  • 若需高性能,选择file size较小的量化版本,与GPU VRAM容量相匹配。
  • 如追求最高质量,可结合系统内存和GPU VRAM选择一个合适大小的量化版本。
  • 对初学者推荐使用K-quant格式,如Q5_K_M,更易上手。
  • 高级用户可根据特定硬件情况选择I-quant格式,适合运行于cuBLAS(Nvidia)或rocBLAS(AMD)环境。

ARM芯片优化

为ARM芯片优化的Q4_0_X_X格式版本通过了显著的速度提升验证。这些版本不支持Metal(苹果)外包,仅限ARM芯片使用。

下载及使用说明

用户可以通过huggingface-cli命令行工具下载所需的量化模型文件。确保工具已安装后,使用下载命令选择所需的文件即可,具体步骤可参考项目提供的命令示例。

项目致谢

项目的实现得到了众多开发者的支持与贡献。特别感谢kalomaze与Dampf协助创建了imatrix校准数据集,以及ZeroWw提供了嵌入/输出实验的灵感。

想要支持bartowski的工作,可以访问其ko-fi页面

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