Google Gemma 2

Google の OPEN LLM です。

今回は 90億（9B）と270億（27B）の２つが公開されました。

27Bの方は、量子化してもサイズが大きすぎて私の手持ちのマシンでは動かないようです。

具体的には、Q4_K_Mで、VRAM 22GB 必要とするようです。

そこで、9Bを使用します。

9B gguf ラインナップ

こちらから gguf ファイルを頂戴します。

https://huggingface.co/bartowski/gemma-2-9b-it-GGUF

※2024-08-09 現在

Filename	Quant type	File Size	Split	Description
gemma-2-9b-it-f32.gguf	f32	36.97GB	false	Full F32 weights.
gemma-2-9b-it-Q8_0.gguf	Q8_0	9.83GB	false	Extremely high quality, generally unneeded but max available quant.
gemma-2-9b-it-Q6_K_L.gguf	Q6_K_L	7.81GB	false	Uses Q8_0 for embed and output weights. Very high quality, near perfect, recommended.
gemma-2-9b-it-Q6_K.gguf	Q6_K	7.59GB	false	Very high quality, near perfect, recommended.
gemma-2-9b-it-Q5_K_L.gguf	Q5_K_L	6.87GB	false	Uses Q8_0 for embed and output weights. High quality, recommended.
gemma-2-9b-it-Q5_K_M.gguf	Q5_K_M	6.65GB	false	High quality, recommended.
gemma-2-9b-it-Q5_K_S.gguf	Q5_K_S	6.48GB	false	High quality, recommended.
gemma-2-9b-it-Q4_K_L.gguf	Q4_K_L	5.98GB	false	Uses Q8_0 for embed and output weights. Good quality, recommended.
gemma-2-9b-it-Q4_K_M.gguf	Q4_K_M	5.76GB	false	Good quality, default size for must use cases, recommended.
gemma-2-9b-it-Q4_K_S.gguf	Q4_K_S	5.48GB	false	Slightly lower quality with more space savings, recommended.
gemma-2-9b-it-IQ4_XS.gguf	IQ4_XS	5.18GB	false	Decent quality, smaller than Q4_K_S with similar performance, recommended.
gemma-2-9b-it-Q3_K_L.gguf	Q3_K_L	5.13GB	false	Lower quality but usable, good for low RAM availability.
gemma-2-9b-it-Q3_K_M.gguf	Q3_K_M	4.76GB	false	Low quality.
gemma-2-9b-it-IQ3_M.gguf	IQ3_M	4.49GB	false	Medium-low quality, new method with decent performance comparable to Q3_K_M.
gemma-2-9b-it-Q3_K_S.gguf	Q3_K_S	4.34GB	false	Low quality, not recommended.
gemma-2-9b-it-IQ3_XS.gguf	IQ3_XS	4.14GB	false	Lower quality, new method with decent performance, slightly better than Q3_K_S.
gemma-2-9b-it-Q2_K_L.gguf	Q2_K_L	4.03GB	false	Uses Q8_0 for embed and output weights. Very low quality but surprisingly usable.
gemma-2-9b-it-Q2_K.gguf	Q2_K	3.81GB	false	Very low quality but surprisingly usable.
gemma-2-9b-it-IQ3_XXS.gguf	IQ3_XXS	3.80GB	false	Lower quality, new method with decent performance, comparable to Q3 quants.
gemma-2-9b-it-IQ2_M.gguf	IQ2_M	3.43GB	false	Relatively low quality, uses SOTA techniques to be surprisingly usable.

ということなので、gemma-2-9b-it-Q6_K.gguf を使わせていただきます。

テスト

今回も Llamafile からお手軽テストです。

あいさつ

User: おはよう

Llama: おはようございます！ 今日も良い一日になりますように。<end_of_turn>

コーディングの依頼

User: BS4 を使用して、cli 引数に url, CSS セレクター を受取り、text を全て返す python code を書いて。

Llama:
import bs4 as soup
import argparse

def scrape_text(url, selector):
  """URL と CSS セロクタからテキストを抽出する関数

  Args:
    url (str): スクレイピング対象の URL
    selector (str): テキストを抽出したい要素に対する CSS セレクター

  Returns:
    str: 抽出したテキスト
  """
  response = requests.get(url)
  response.raise_for_status()  # エラー発生時の処理を追加

  soup = soup.BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
  elements = soup.select(selector) 
  text = ''.join([element.text for element in elements])
  return text

if __name__ == "__main__":
  parser = argparse.ArgumentParser()
  parser.add_argument("url", help="スクレイピング対象の URL")
  parser.add_argument("selector", help="テキストを抽出したい要素に対する CSS セレクタ")
  args = parser.parse_args()

  text = scrape_text(args.url, args.selector)
  print(text) 


使い方:

1. 上記のコードを scrape.py などに保存します。
2. ターミナルで以下のように実行します。

 python scrape.py https://www.example.com "h1" 
 


- https://www.example.com: スクレイピング対象の URL を指定します。
- "h1": <h1> タグ内のテキストを抽出する CSS セレクタです。


注意:

* このコードは、基本的なスクレイピングを行うためのものです。複雑なウェブサイトやデータを取得する場合には、追加処理が必要になる場合があります。



<end_of_turn>

見事書き切りました！

gemma-2-9b-it-GGUF を試す

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