多样化选择的Gemma量化模型
该项目以多种量化格式提供Gemma模型,从 低质量损失的小型号到几乎无质量损失的大型号,满足多样化的应用需求。模型的量化由Second State Inc.负责,旨在优化性能和存储空间,适合多种AI部署环境。选择合适型号可在性能与资源使用间达到平衡。
Gemma-2b-it-GGUF项目是由Google开发的,基于其基础模型google/gemma-2b-it。本项目的量化版本由Second State Inc.进行处理,使用的是transformers库。项目的使用需要遵循Gemma的使用条款。
Gemma-2b-it模型可以通过LlamaEdge进行运行。LlamaEdge当前支持的版本是v0.3.2。其运行需要特定的Prompt模板,模板的类型为gemma-instruct
,格式如下:
<start_of_turn>user {user_message}<end_of_turn> <start_of_turn>model {model_message}<end_of_turn>model
默认的上下文大小为2048。当把模型作为LlamaEdge服务运行时,可以使用如下命令:
wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:gemma-2b-it-Q5_K_M.gguf llama-api-server.wasm -p gemma-instruct -c 4096
同样,也可以作为LlamaEdge命令行应用运行:
wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:gemma-2b-it-Q5_K_M.gguf llama-chat.wasm -p gemma-instruct -c 4096
在Gemma-2b-it-GGUF项目中,提供了多个量化版本的模型供选择。这些模型在质量和大小方面进行了不同的取舍,以满足各种应用需求。以下是几种主要的量化版本:
这些量化模型均通过llama.cpp b2230进行处理,适合不同的应用场景,根据需要选择合适的模型版本以优化性能与资源占用。
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