mradermacher/translategemma-27b-it-GGUF
About static quants of https://huggingface.co/google/translategemma-27b-it For a convenient overview and download list, visit our model page for this model(https://hf.tst.eu/modeltranslategemma-27b-it-GGUF). weighted/imatrix quants are available at...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
#5 Repository Của Tháng
🚀 Bản GGUF của TranslateGemma 27B IT — Dịch đa ngôn ngữ mượt trên máy cá nhân
Bản quant tĩnh GGUF của mô hình dịch ngôn ngữ đa ngôn ngữ Google TranslateGemma 27B IT, tối ưu cho CPU và GPU cá nhân.
Đây là bản quant GGUF của mô hình google/translategemma-27b-it, do người dùng Hugging Face mradermacher thực hiện. Mục đích là mang lại khả năng dịch ngôn ngữ mạnh mẽ từ mô hình của Google dưới dạng có thể chạy trực tiếp trên phần cứng cá nhân mà không cần GPU đắt tiền.
✨ Điểm nổi bật
- Hỗ trợ nhiều định dạng quant: Bao gồm các dạng như Q2_K, Q3_K_S, Q3_K_M, Q3_K_L, Q4_K_S, Q4_K_M, Q5_K_S, Q5_K_M, Q6_K, Q8_0 và IQ4_XS.
- Tối ưu tốc độ và chất lượng: Các bản Q4_K_S, Q4_K_M được đề xuất vì tốc độ nhanh; Q6_K và Q8_0 mang lại chất lượng rất tốt.
- Hỗ trợ đa phần mềm: Tương thích với các công cụ sử dụng GGUF như llama.cpp, text-generation-webui, v.v.
- Bổ sung đa phương tiệp: Hai tệp mmproj (mmproj-Q8_0 và mmproj-f16) hỗ trợ xử lý đa phương tiệp.
- Dễ dàng truy cập: Yêu cầu chấp nhận giấy phép Gemma trước khi tải về.
- Tài liệu hướng dẫn chi tiết: Cung cấp bảng so sánh các loại quant và liên kết tham khảo hữu ích.
💡 Vì sao đáng chú ý
Không cần phụ thuộc vào dịch vụ đám mây hay GPU cao cấp, bản quant này giúp người dùng dễ dàng triển khai mô hình dịch ngôn ngữ mạnh mẽ trên máy tính cá nhân. Đặc biệt phù hợp cho những ai làm việc với dự án AI đa ngôn ngữ hoặc phát triển ứng dụng dịch trên môi trường không có kết nối internet ổn định.
#TranslateGemma #GGUF #DichNgonNgu #OpenSource #AI #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
Model Information The Meta Llama 3.1 collection of multilingual large language models (LLMs) is a collection of pretrained and instruction tuned generative models in 8B, 70B and 405B sizes (text in/text out). The Llama 3.1 instruction tuned text onl...
Model Details Meta developed and released the Meta Llama 3 family of large language models (LLMs), a collection of pretrained and instruction tuned generative text models in 8 and 70B sizes. The Llama 3 instruction tuned models are optimized for dia...
Qwen3.8-27B !Note This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc. !Tip F...
Cross-Encoder for MS Marco This model was trained on the MS Marco Passage Ranking(https://github.com/microsoft/MSMARCO-Passage-Ranking) task. The model can be used for Information Retrieval: Given a query, encode the query will all possible passages...
DeepSeek-R1 Paper Link👁️ 1. Introduction We introduce our first-generation reasoning models, DeepSeek-R1-Zero and DeepSeek-R1. DeepSeek-R1-Zero, a model trained via large-scale reinforcement learning (RL) without supervised fine-tuning (SFT) as a p...
ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators ELECTRA is a new method for self-supervised language representation learning. It can be used to pre-train transformer networks using relatively little compute. ELECTRA mode...
Read our How to Run Qwen3.8-27B Guide!(https://unsloth.ai/docs/models/qwen3.8) This GGUF uses Unsloth Dynamic V3.0 (preview) for SOTA quantization performance. Developer Role Support so Qwen3.8 can work in agentic tools like Codex and more! MTP for...
FlagEmbedding Model List | FAQ | Usage | Evaluation | Train | Contact | Citation | License More details please refer to our Github: FlagEmbedding(https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding). If you are looking for a model that supports more languages,...