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gemma-2-27b-it-GGUF

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

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。

模型量化模型Github开源项目HuggingfaceGGUF格式gemma-2-27b-it大语言模型文件下载
访问官网GitHubHugging Face

gemma-2-27b-it-GGUF项目介绍

gemma-2-27b-it-GGUF是一个由bartowski量化的Google Gemma 2 27B指令微调模型的GGUF格式版本。这个项目为用户提供了多种不同量化级别的模型文件,以适应不同的硬件环境和性能需求。

项目背景

该项目基于Google的gemma-2-27b-it模型,使用llama.cpp的b3389版本进行量化。量化过程采用了imatrix选项,并使用了特定的数据集。这种方法旨在在保持模型性能的同时减小文件大小,使模型更容易在各种硬件上运行。

模型特点

  1. 提供多种量化版本:从完整的32位浮点权重(f32)到2位量化(Q2_K),文件大小从108.91GB到9.40GB不等。
  2. 使用GGUF格式,兼容性更好。
  3. 支持不同的量化类型,如K量化和I量化,以适应不同的硬件和推理引擎。
  4. 部分版本使用Q8_0量化嵌入层和输出层权重,以提高质量。

使用方法

  1. 提示词格式:

    <start_of_turn>user
{prompt}<end_of_turn>
<start_of_turn>model
<end_of_turn>
<start_of_turn>model

    注意:该模型不支持系统提示(System prompt)。

  2. 下载:用户可以根据自己的需求选择合适的量化版本下载。项目提供了使用huggingface-cli下载的详细指南。

  3. 选择建议:

    • 对于追求最快速度的用户,建议选择文件大小比GPU VRAM小1-2GB的版本。
    • 对于追求最高质量的用户,可以选择文件大小比(系统RAM + GPU VRAM)总和小1-2GB的版本。
    • K量化(如Q5_K_M)适合大多数用户。
    • I量化(如IQ3_M)在某些情况下可能提供更好的性能/大小比。

推荐版本

  1. Q6_K_L和Q6_K:非常高质量,接近完美。
  2. Q5_K_L、Q5_K_M、Q5_K_S:高质量,推荐使用。
  3. Q4_K_M:良好质量,适合大多数使用场景。
  4. IQ4_XS:质量不错,比Q4_K_S更小但性能相似。

其他说明

  1. 项目提供了种子文件,方便用户通过BT下载。
  2. 对于大于50GB的模型文件,会被分割成多个文件。
  3. 项目作者提供了一个性能对比图表的链接,帮助用户更好地选择合适的版本。
  4. 不同量化版本在不同硬件和推理引擎上的兼容性和性能可能有所不同,用户需要根据自己的具体情况选择。

总的来说,gemma-2-27b-it-GGUF项目为用户提供了一系列高质量的Gemma模型量化版本,使这个强大的语言模型能够在更广泛的硬件上运行,满足不同用户的需求。

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