# 軽量なデプロイ

Huihui Ai.glm 4 9B 0414 Abliterated GGUF
GLM-4-9B-0414-abliterated は GLM アーキテクチャに基づく 9B パラメータ規模の大規模言語モデルで、テキスト生成タスクに適しています。
大規模言語モデル
H
DevQuasar
3,172
3
Gemma 3 27b It Abliterated Q4 K M GGUF
このモデルはmlabonne/gemma-3-27b-it-abliteratedを変換したGGUF形式バージョンで、llama.cppフレームワークの推論タスクに適しています。
大規模言語モデル
G
NovNovikov
341
3
Gemma 3 27b Pt Q4 K M GGUF
このモデルはGoogleのgemma-3-27b-ptモデルをllama.cppでGGUF形式に変換したバージョンで、ローカル推論タスクに適しています。
大規模言語モデル
G
deltanym
30
1
Gemma 3 12b It Q5 K S GGUF
これはGoogle Gemma 3BモデルのGGUF量子化バージョンで、ローカル推論に適しており、テキスト生成タスクをサポートします。
大規模言語モデル
G
NikolayKozloff
16
1
Gemma 3 27b It Q4 K M GGUF
このモデルはGoogleのGemma 3 27B ITモデルを変換したGGUF形式バージョンで、ローカル推論に適しています。
大規模言語モデル
G
paultimothymooney
299
2
Huihui Ai.deepseek R1 Distill Qwen 32B Abliterated GGUF
これは量子化バージョンの大規模言語モデルで、知識をより簡単に取得して利用できるようにすることを目的としています。
大規模言語モデル
H
DevQuasar
572
3
Distilbert Base Uncased Finetuned Rte
様々な自然言語処理タスクを処理できる多機能の大規模言語モデル
大規模言語モデル Transformers
D
danlou
16
0
Vit Base Cats Vs Dogs
Apache-2.0
GoogleのViT基礎モデルをもとに、猫と犬の分類データセットで微調整したビジュアルTransformerモデルで、正解率は98.83%に達します。
画像分類 Transformers
V
akahana
394
6
AIbase
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