How to use from
llama.cppInstall from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf grapevine-AI/gemma-2-9b-it-SimPO-GGUF:# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf grapevine-AI/gemma-2-9b-it-SimPO-GGUF:Use pre-built binary
# Download pre-built binary from:
# https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./llama-server -hf grapevine-AI/gemma-2-9b-it-SimPO-GGUF:# Run inference directly in the terminal:
./llama-cli -hf grapevine-AI/gemma-2-9b-it-SimPO-GGUF:Build from source code
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
cmake -B build
cmake --build build -j --target llama-server llama-cli# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./build/bin/llama-server -hf grapevine-AI/gemma-2-9b-it-SimPO-GGUF:# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama-cli -hf grapevine-AI/gemma-2-9b-it-SimPO-GGUF:Use Docker
docker model run hf.co/grapevine-AI/gemma-2-9b-it-SimPO-GGUF:Quick Links
What is this?
プリンストン大学によるGemma 2 9BのSimPO強化版モデルgemma-2-9b-it-SimPOをGGUFフォーマットに変換したものです。
imatrix dataset
日本語能力を重視し、日本語が多量に含まれるTFMC/imatrix-dataset-for-japanese-llmデータセットを使用しました。
なお、imatrixの算出においてはf32精度のモデルを使用しました。これは、本来の数値精度であるbf16でのimatrix計算に現行のCUDA版llama.cppが対応していないためです。
Chat template
<start_of_turn>user
ここにpromptを書きます<end_of_turn>
<start_of_turn>model
Environment
Windows版llama.cpp-b3621およびllama.cpp-b3472同時リリースのconvert-hf-to-gguf.pyを使用して量子化作業を実施しました。
License
gemma license
Developer
Google & princeton-nlp
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Hardware compatibility
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Inference Providers NEW
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Install (macOS, Linux)
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf grapevine-AI/gemma-2-9b-it-SimPO-GGUF:# Run inference directly in the terminal: llama cli -hf grapevine-AI/gemma-2-9b-it-SimPO-GGUF: