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Gemma 2 Quantized for ELYZA-tasks-100-TV

このモデルは、LLM講義2024最終課題のために作成された量子化版Gemma 2モデルです。

モデルの説明

ベースモデル: google/gemma-2b-it
適用した変更: 4bit量子化による最適化
用途: ELYZA-tasks-100-TVベンチマーク対応
メモリ使用量: 約8GB VRAM
推論時間: 全タスク1時間以内

環境要件

Python 3.8+
NVIDIA GPU (VRAM 24GB以上推奨)
CUDA 11.8+

必要なパッケージ

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install transformers
pip install accelerate
pip install bitsandbytes

Downloads last month: -

Safetensors

Model size

3B params

Tensor type

F32

F16

Model tree for Guchyos/gemma-2b-elyza-task

Base model

google/gemma-2b-it

Quantized

(39)

this model

Guchyos
/

gemma-2b-elyza-task