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AI 모델 탐색 85003
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ckiplabThis project provides traditional Chinese transformers models (including ALBERT, BERT, GPT2) and NLP tools (including word segmentation, part-of-speech tagging, named entity recognition).
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ckiplabThis project provides traditional Chinese transformers models (including ALBERT, BERT, GPT2) and NLP tools (including word segmentation, part-of-speech tagging, named entity recognition). - Mu Yang at CKIP (Author & Maintainer) For full usage and more information, please refer to https://github.com/ckiplab/ckip-transformers.
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자세히 보기 ↗gemma-4-26B-A4B-it-NVFP4
cklausNVFP4-quantized version of google/gemma-4-26B-A4B-it in **modelopt format**, optimized for vLLM on NVIDIA Blackwell (SM120) GPUs. Other available NVFP4 quantizations of this model quantize attention layers too, which causes: 1. Quality degradation from aggressive attention quantization 2. vLLM's QKV fusion scale bug (fused projections take `max()` of global scales, causing underflow) 1. Started from RedHatAI/gemma-4-26B-A4B-it-NVFP4 (compressed-tensors format) 2. Dequantized all 115 self-attention projections (q/k/v/o across 30 layers) back to BF16 using FP4-E2M1 lookup table 3. Converted from compressed-tensors to modelopt format: - `weight_packed` -> `weight` (same data) - `weight_global_scale` (divisor) -> `weight_scale_2` (1/divisor) - `input_global_scale` (divisor) -> `input_scale` (1/divisor) 4. Updated quantization config to match NVIDIA's modelopt pattern with proper `exclude_modules`
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반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
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