Gemma 3n E2B GGUF

🚀 Google Gemma-3n-E2B 量子化モデル

このプロジェクトは、Google Gemma-3n-E2Bモデルの静的量子化バージョンを提供しており、ユーザーがHugging Faceプラットフォームで簡単に使用できるようになっています。ユーザーは自身のニーズに応じて、異なる量子化タイプを選択することができ、モデルのサイズと性能のバランスを取ることができます。

🚀 クイックスタート

Hugging FaceでGemmaモデルを使用するには、Googleの使用許諾を確認して同意する必要があります。Hugging Faceアカウントにログインしていることを確認し、下のボタンをクリックすると、リクエストがすぐに処理されます。

✨ 主な機能

• 多領域での応用：自動音声認識、自動音声翻訳、音声テキスト変換、ビデオテキスト変換など、様々なタスクをサポートしています。
• 複数の量子化タイプ：サイズと品質が異なる複数の量子化バージョンを提供し、さまざまなシーンのニーズを満たします。
• 迅速な使用：GGUFファイルの使用方法については、TheBlokeのREADMEを参照してください。

💻 使用例

GGUFファイルの使い方がわからない場合は、TheBlokeのREADMEを参照して、多部分ファイルの結合方法など、詳細な情報を入手してください。

📚 ドキュメント

モデル情報

量子化バージョン情報

静的量子化バージョンについては、https://huggingface.co/google/gemma-3n-E2B を参照してください。 重み/行列量子化バージョンは、以下のリンクから入手できます：https://huggingface.co/mradermacher/gemma-3n-E2B-i1-GGUF

提供される量子化バージョン

（サイズでソートされていますが、必ずしも品質を表すものではありません。IQ量子化は通常、同じサイズの非IQ量子化よりも優れています）

以下は、ikawrakowが提供している、いくつかの低品質量子化タイプを比較したグラフです（値が低いほど良い）：

また、Artefact2の関連する見解も参考にできます：https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9

📄 ライセンス

このプロジェクトはGemmaライセンスを使用しており、詳細は関連するライセンスファイルを確認してください。

🔗 よくある質問とモデルリクエスト

何か質問がある場合や、他のモデルの量子化を希望する場合は、よくある質問とモデルリクエストを参照してください。

🙏 謝辞

私の会社nethype GmbHに感謝します。彼らは私にサーバーを使用させ、ワークステーションをアップグレードさせてくれたおかげで、私は余暇時間にこの作業を完了することができました。