/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
gemma-2-9b
Библиотека
transformers
Опубликована
27 июн 2024

gemma-2-9b-bnb-4bit

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

unsloth/gemma-2-9b-bnb-4bit — это квантизированная 4-битная версия языковой модели Gemma 2 с 9 млрд параметров, разработанная на базе google/gemma-2-9b и подготовленная Unsloth с использованием bitsandbytes.

8 498скачиваний за 30 дней31лайквеса обновлены22 июл 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель предназначена для задач генерации и дополнения текста, диалоговых приложений, а также дообучения на собственных наборах данных с помощью Transformers и инструментов Unsloth.

Из доступных данных известно, что модель работает с текстом и поддерживает английский язык. Она распространяется в формате 4-bit и ориентирована на снижение требований к памяти при запуске и дообучении; для Gemma 2 (9B) заявлены экономия памяти до 58% и ускорение до 2,4 раза в соответствующем сценарии Unsloth. README не содержит сведений о длине контекста, точной архитектуре, качестве на конкретных бенчмарках или поддержке других языков и модальностей.

К сильным сторонам относятся уменьшенный объём памяти и совместимость с экосистемой Transformers, а также возможность последующего экспорта в GGUF и vLLM. Ограничения связаны с 4-битной квантизацией, которая может влиять на точность и не обязательно подходит для всех задач. Модель распространяется по лицензии Gemma; условия её использования следует уточнять в документации Google.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Finetune Gemma, Llama 3, Mistral 2-5x faster with 70% less memory via Unsloth!

Directly quantized 4bit model with bitsandbytes.

We have a Google Colab Tesla T4 notebook for Gemma 2 (9B) here: https://colab.research.google.com/drive/1vIrqH5uYDQwsJ4-OO3DErvuv4pBgVwk4?usp=sharing

✨ Finetune for Free

All notebooks are beginner friendly! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face.

Unsloth supportsFree NotebooksPerformanceMemory use
Llama-3.2 (3B)▶️ Start on Colab2.4x faster58% less
Llama-3.2 (11B vision)▶️ Start on Colab2x faster60% less
Llama-3.1 (8B)▶️ Start on Colab2.4x faster58% less
Qwen2 VL (7B)▶️ Start on Colab1.8x faster60% less
Qwen2.5 (7B)▶️ Start on Colab2x faster60% less
Phi-3.5 (mini)▶️ Start on Colab2x faster50% less
Gemma 2 (9B)▶️ Start on Colab2.4x faster58% less
Mistral (7B)▶️ Start on Colab2.2x faster62% less
DPO - Zephyr▶️ Start on Colab1.9x faster19% less

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma2ForCausalLM
Ревизия весов
9ac7aef

0 моделей