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@@ -0,0 +1,370 @@
+Quantization made by Richard Erkhov.
+
+[Github](https://github.com/RichardErkhov)
+
+[Discord](https://discord.gg/pvy7H8DZMG)
+
+[Request more models](https://github.com/RichardErkhov/quant_request)
+
+
+ko-gemma-2-9b-it - GGUF
+- Model creator: https://huggingface.co/rtzr/
+- Original model: https://huggingface.co/rtzr/ko-gemma-2-9b-it/
+
+
+| Name | Quant method | Size |
+| ---- | ---- | ---- |
+| [ko-gemma-2-9b-it.Q2_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.Q2_K.gguf) | Q2_K | 3.54GB |
+| [ko-gemma-2-9b-it.IQ3_XS.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.IQ3_XS.gguf) | IQ3_XS | 3.86GB |
+| [ko-gemma-2-9b-it.IQ3_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.IQ3_S.gguf) | IQ3_S | 4.04GB |
+| [ko-gemma-2-9b-it.Q3_K_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.Q3_K_S.gguf) | Q3_K_S | 4.04GB |
+| [ko-gemma-2-9b-it.IQ3_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.IQ3_M.gguf) | IQ3_M | 4.19GB |
+| [ko-gemma-2-9b-it.Q3_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.Q3_K.gguf) | Q3_K | 4.43GB |
+| [ko-gemma-2-9b-it.Q3_K_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.Q3_K_M.gguf) | Q3_K_M | 4.43GB |
+| [ko-gemma-2-9b-it.Q3_K_L.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.Q3_K_L.gguf) | Q3_K_L | 4.78GB |
+| [ko-gemma-2-9b-it.IQ4_XS.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.IQ4_XS.gguf) | IQ4_XS | 4.86GB |
+| [ko-gemma-2-9b-it.Q4_0.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.Q4_0.gguf) | Q4_0 | 5.07GB |
+| [ko-gemma-2-9b-it.IQ4_NL.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.IQ4_NL.gguf) | IQ4_NL | 5.1GB |
+| [ko-gemma-2-9b-it.Q4_K_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.Q4_K_S.gguf) | Q4_K_S | 5.1GB |
+| [ko-gemma-2-9b-it.Q4_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.Q4_K.gguf) | Q4_K | 5.37GB |
+| [ko-gemma-2-9b-it.Q4_K_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.Q4_K_M.gguf) | Q4_K_M | 5.37GB |
+| [ko-gemma-2-9b-it.Q4_1.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.Q4_1.gguf) | Q4_1 | 5.55GB |
+| [ko-gemma-2-9b-it.Q5_0.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.Q5_0.gguf) | Q5_0 | 6.04GB |
+| [ko-gemma-2-9b-it.Q5_K_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.Q5_K_S.gguf) | Q5_K_S | 6.04GB |
+| [ko-gemma-2-9b-it.Q5_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.Q5_K.gguf) | Q5_K | 6.19GB |
+| [ko-gemma-2-9b-it.Q5_K_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.Q5_K_M.gguf) | Q5_K_M | 6.19GB |
+| [ko-gemma-2-9b-it.Q5_1.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.Q5_1.gguf) | Q5_1 | 6.52GB |
+| [ko-gemma-2-9b-it.Q6_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.Q6_K.gguf) | Q6_K | 7.07GB |
+| [ko-gemma-2-9b-it.Q8_0.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/rtzr_-_ko-gemma-2-9b-it-gguf/blob/main/ko-gemma-2-9b-it.Q8_0.gguf) | Q8_0 | 9.15GB |
+
+
+
+
+Original model description:
+---
+license: gemma
+library_name: transformers
+pipeline_tag: text-generation
+extra_gated_heading: Access Gemma on Hugging Face
+extra_gated_prompt: >-
+  To access Gemma on Hugging Face, you’re required to review and agree to
+  Google’s usage license. To do this, please ensure you’re logged in to Hugging
+  Face and click below. Requests are processed immediately.
+extra_gated_button_content: Acknowledge license
+tags:
+- conversational
+base_model:
+- google/gemma-2-9b
+language:
+- ko
+---
+
+
+
+## Model Details
+
+### Ko-Gemma-2-9B-IT
+
+**[Ko-Gemma-2-9B-IT](https://huggingface.co/rtzr/ko-gemma-2-9b-it)** is a Korean-language conversational model that is part of the Gemma family of models. It is a text-to-text, decoder-only large language model, available in Korean. We fine-tuned this model on a carefully curated high-quality dataset using Supervised Fine-Tuning (SFT). And we use [Direct Preference Optimization](https://arxiv.org/abs/2305.18290) training specifically for Human Feedback. The datasets include:
+
+- [Orca-Math](https://huggingface.co/datasets/kuotient/orca-math-korean-dpo-pairs)
+- [dpo-mix-7k](https://huggingface.co/datasets/argilla/dpo-mix-7k)
+
+Some of these datasets were partially used and translated for training. In particular, a lot of repetition occurred during the translation process, so preprocessing was performed based on N-gram.
+
+#### *Inputs and outputs*
+
+- **Input:** Text string, such as a question, a prompt, or a document to be summarized.
+- **Output:** Generated Korean-language text in response to the input, such as an answer to a question, or a summary of a document.
+
+### Google Gemma 2
+
+Gemma is a family of lightweight, state-of-the-art open models from Google,
+built from the same research and technology used to create the Gemini models.
+They are text-to-text, decoder-only large language models, available in English,
+with open weights for both pre-trained variants and instruction-tuned variants.
+Gemma models are well-suited for a variety of text generation tasks, including
+question answering, summarization, and reasoning. Their relatively small size
+makes it possible to deploy them in environments with limited resources such as
+a laptop, desktop or your own cloud infrastructure, democratizing access to
+state of the art AI models and helping foster innovation for everyone.
+
+## Benchmark Scores
+
+We evaluated it internally using [LogicKor](https://github.com/instructkr/LogicKor) code. While the public LogicKor code is assessed as GPT-4, our internal evaluation was conducted as GPT-4o. Public scores will be added as they are released. The scores below include only 0-shot evaluations.
+
+| Model | Math | Reasoning | Writing | Coding | Understanding | Grammar | Single ALL | Multi ALL | Overall |
+|:---------:|:-----:|:------:|:-----:|:-----:|:----:|:-----:|:-----:|:-----:|:----:|
+| [rtzr/ko-gemma-2-9b-it](https://huggingface.co/rtzr/ko-gemma-2-9b-it) | 8.71 / 8.00  | 9.14 / 8.00 | 9.43 / 9.29 | 9.00 / 9.43 | 9.57 / 9.86 | 7.14 / 5.00 | 8.83 | 8.26 | 8.55  |
+| [google/gemma-2-9b-it](https://huggingface.co/google/gemma-2-9b-it) | 8.57 / 7.71  | 8.86 / 7.00 | 9.29 / 9.29 | 9.29 / 9.57 | 8.57 / 8.29 | 6.86 / 3.86 | 8.57  | 7.62  | 8.10 |
+| [MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B](https://huggingface.co/MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B) | 6.43 / 5.71  | 6.86 / 5.14 | 9.14 / 8.57 | 8.29 / 8.14 | 8.43 / 9.29  | 5.71 / 5.29 | 7.48 | 7.02 | 7.25 |
+| [yanolja/EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0](https://huggingface.co/yanolja/EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0) | 5.57 / 4.29  | 8.14 / 5.14 | 8.29 / 6.29 | 6.43 / 7.86 | 9.29 / 8.57  | 6.57 / 3.71 | 7.38 | 5.98 | 6.68 |
+| [allganize/Llama-3-Alpha-Ko-8B-Instruct](https://huggingface.co/allganize/Llama-3-Alpha-Ko-8B-Instruct) | 4.57 / 3.00  | 6.86 / 6.43 | 7.43 / 6.71 | 8.43 / 8.43| 7.71 / 8.71 | 6.71 / 4.43 | 6.95 | 6.29  | 6.62  |
+
+## Usage
+
+### Install Dependencies
+
+You must install transformers >= 4.42.3 for gemma2 models.
+
+```bash
+pip install transformers==4.42.3 accelerate
+```
+
+### Python code with Pipeline
+
+```python
+import transformers
+import torch
+
+
+model_id = "rtzr/ko-gemma-2-9b-it"
+
+pipeline = transformers.pipeline(
+    "text-generation",
+    model=model_id,
+    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
+    device_map="auto",
+)
+
+pipeline.model.eval()
+instruction = "서울의 유명한 관광 코스를 만들어줄래?"
+
+messages = [
+    {"role": "user", "content": f"{instruction}"}
+]
+
+prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(
+    messages, 
+    tokenize=False, 
+    add_generation_prompt=True
+)
+
+terminators = [
+    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
+    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
+]
+
+outputs = pipeline(
+    prompt,
+    max_new_tokens=2048,
+    eos_token_id=terminators,
+    do_sample=True,
+    temperature=0.6,
+    top_p=0.9,
+)
+
+print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):])
+```
+
+```markdown
+서울은 역사, 문화, 현대성이 조화를 이룬 매력적인 도시입니다. 여기서 즐길 수 있는 다양한 관광지와 명소를 소개합니다. 다음은 서울의 유명한 관광 코스 3가지입니다.
+
+**1. 역사와 문화를 둘러싼 한국관광코스**
+
+1. **경복궁**: 조선 시대의 웅장한 왕궁을 만끽할 수 있는 곳입니다. 특히 매년 봄에 열리는 '춘추연회'는 경복궁의 아름다움을 더욱 돋보이게 합니다.
+2. **북촌 한옥마을**: 고풍스러운 한옥이 모여있는 곳으로, 전통 문화 체험이 가능합니다. '북촌 한옥마을 문화체험관'에서는 한복 체험부터 종이만화, 한글 쓰기 등 다양한 프로그램이 준비되어 있습니다.
+3. **인사동**: 서점, 미술관, 한식당이 많은 곳입니다. 특히 '인사동 문화관'에서는 서울의 역사와 문화를 이해하는 데 도움이 되는 전시를 볼 수 있습니다.
+4. **광화문** 및 **명동**: 현대적인 쇼핑과 레스토랑이 즐비한 곳입니다. 광화문은 특히 젊은이들이 많은 곳으로, 스트리트 패션을 관찰하거나 밤거리에서 활기를 느낄 수 있습니다.
+
+**2. ��시의 모습을 바라보는 뷰투어 코스**
+
+1. **남산타워**: 서울의 상징적인 건물로, 꼭대기에서 펼쳐지는 360도의 경치가 압니다. 특히 밤이 되면 조명이 어우러져 더욱 아름다워집니다.
+2. **서울타워**: 남산타워와 비슷한 위치로, 높이가 더 높기 때문에 더 넓은 전망을 볼 수 있습니다. 서울타워 내부에는 다양한 전시관과 레스토랑도 있습니다.
+3. **북악산**: 서울의 중심부에 위치한 산으로, 서울의 경치를 조금 다른 관점에서 볼 수 있습니다. 특히 북악산 정상인 북악사에서도 좋은 전망을 볼 수 있습니다.
+4. **서울숲**: 녹지 공간으로, 도시의 혼잡함에서 벗어날 수 있는 곳입니다. 또한, 서울숲 내부에는 '서울숲 아트프레젠트'라는 공간이 있어 예술과 자연을 함께 체험할 수 있습니다.
+
+**3. 현대 문화를 만나는 코스**
+
+1. **삼성동**: 현대 미술관이 많은 곳으로, '삼성 미술관', '아모리카나스 갤러리' 등이 있습니다. 또한, '코엑스'나 '아포카로포스' 등의 명소도 가까운 곳에 있습니다.
+2. **이태원**: 외국인들이 많은 곳으로, 다양한 외국 음식을 즐길 수 있는 곳입니다. 또한, '이태원 글로컬문화센터'에서는 세계 각국의 문화 체험이 가능합니다.
+3. **홍대**: 젊은이들의 문화가 넘치는 곳입니다. '홍대 롤링홀'은 특히 많은 사람들이 방문하는 곳입니다. 또한, '홍대 서점거리'에서는 독서와 문화를 만날 수 있습니다.
+4. **강남**: 서울의 현대적 모습을 잘 보여주는 곳입니다. '강남역'을 중심으로 많은 고급 쇼핑몰과 레스토랑이 있습니다.
+
+이러한 코스를 통해 서울의 다양한 모습을 한 번에 만나볼 수 있을 거예요. 각자의 취향에 맞춰 코스를 조절하시면 좋겠습니다. 즐거운 여행 되세요!
+```
+
+### Python code with AutoModel
+
+```python
+import os
+import torch
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+
+
+model_id = "rtzr/ko-gemma-2-9b-it"
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_id,
+    torch_dtype=torch.bfloat16,
+    device_map="auto",
+)
+
+model.eval()
+instruction = "서울의 유명한 관광 코스를 만들어줄래?"
+
+messages = [
+    {"role": "user", "content": f"{instruction}"}
+]
+
+input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
+    messages,
+    add_generation_prompt=True,
+    return_tensors="pt"
+).to(model.device)
+
+terminators = [
+    tokenizer.eos_token_id,
+    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
+]
+
+outputs = model.generate(
+    input_ids,
+    max_new_tokens=2048,
+    eos_token_id=terminators,
+    do_sample=True,
+    temperature=0.6,
+    top_p=0.9,
+)
+
+print(tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
+```
+
+```markdown
+서울 관광 코스를 제안해드릴게요. 하루 종일 즐겁게 여행할 수 있는 루트로 구성했습니다.                                                    
+
+### 1. 서울역사관 및 북촌한옥마을(오전)
+
+- 서울역사관: 서울의 역사와 문화를 체험할 수 있는 곳입니다. 다양한 전시물과 상설전시를 통해 서울의 변화를 살펴볼 수 있습니다.
+- 북촌한옥마을: 서울의 한옥을 보존하고 관리하는 곳입니다. 조선 시대의 분위기를 느낄 수 있으며, 한옥에서 문화 콘텐츠도 제공하는 곳도 많습니다.
+
+### 2. 북악산 입장과 북악산 등산(오전)
+
+- 북악산은 서울의 북쪽에 위치한 산으로, 서울 한복판에서도 자연을 만날 수 있는 곳입니다. 북악산 입구에서 등산을 시작하여, 북악산 정상까지 올라가면 서울의 전경을 볼 수 있습니다.
+
+### 3. 종로 명동 쇼핑과 맛집 투어(낮)
+
+- 명동: 다양한 쇼핑몰과 매장이 있는 곳입니다. 명동 쇼핑타운, 미스터트위스터, 미스터리마켓 등을 방문해보세요.
+- 맛집 투어: 명동에는 다양한 지역 음식을 먹을 수 있는 곳이 많습니다. 떡볶이, 순대, 닭강정 등을 맛볼 수 있는 곳을 추천드립니다.
+
+### 4. 서울시립미술관과 덕수궁(오후)
+
+- 서울시립미술관: 현대미술을 전시하는 곳입니다. 특별전이 열린다면 방문해 볼 수 있습니다.
+- 덕수궁: 조선시대의 궁궐입니다. 특히 봄에는 벚꽃이 아름답게 만발합니다.
+
+### 5. 남산타워와 남산공원 산책(오후)
+
+- 남산타워: 남산에 있는 관람대입니다. 남산타워에 올라가면 서울의 360도 전경을 볼 수 있습니다.
+- 남산공원: 남산에 있는 공원입니다. 다양한 테마 공원과 조경이 잘 된 곳입니다. 남산공원을 산책하며 휴식을 취할 수 있습니다.
+
+### 6. 명동 또는 이태원에서의 저녁 식사와 ���화 활동(저녁)
+
+- 명동: 다양한 전통적인 한국 음식을 먹을 수 있는 곳입니다. 또한, 명동은 밤에도 활기차게 활발한 문화 생활을 할 수 있는 곳입니다.
+- 이태원: 외국인 관광객들이 많이 찾는 곳으로, 다양한 세계 음식을 먹을 수 있으며, 클럽이나 바가 많은 문화적 활동이 가능한 곳입니다.
+
+이 코스는 하루 종일 활발하게 여행을 할 수 있도록 계획했습니다. 각 지역에 따라 이동 시간을 고려하시고, 개장 시간과 전시 일정 등을 미리 확인하시는 것이 좋습니다. 즐거운 여행 되세요!
+```
+
+### Quantized Versions through bitsandbytes
+
+- *Using 8-bit precision*
+- *Using 4-bit precision*
+
+```python
+# pip install bitsandbytes
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
+
+
+model_id = "rtzr/ko-gemma-2-9b-it"
+quantization_config_8bit = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)
+# quantization_config_4bit = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True)
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_id,
+    torch_dtype=torch.bfloat16,
+    device_map="auto",
+    quantization_config=quantization_config_8bit,
+    # quantization_config=quantization_config_4bit,
+    low_cpu_mem_usage=True,
+)
+
+model.eval()
+instruction = "서울의 유명한 관광 코스를 만들어줄래?"
+
+messages = [
+    {"role": "user", "content": f"{instruction}"}
+]
+
+input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
+    messages,
+    add_generation_prompt=True,
+    return_tensors="pt"
+).to(model.device)
+
+terminators = [
+    tokenizer.eos_token_id,
+    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
+]
+
+outputs = model.generate(
+    input_ids,
+    max_new_tokens=2048,
+    eos_token_id=terminators,
+    do_sample=True,
+    temperature=0.6,
+    top_p=0.9,
+)
+
+print(tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
+```
+
+### VLLM Usage
+
+When we use `vllm==0.5.1`, the gemma2 model cannot be loaded yet and the following [issue](https://github.com/vllm-project/vllm/issues/6237) occurs. So it is recommended to use `vllm/vllm-openai:latest` docker or [`vllm==0.5.0.post1`](https://github.com/vllm-project/vllm/releases/tag/v0.5.0.post1).
+
+```bash
+#!/bin/bash
+
+VLLM_ATTENTION_BACKEND=FLASHINFER
+MODEL_NAME="rtzr/ko-gemma-2-9b-it"
+
+MODEL_PATH="YOUR_PATH/${MODEL_NAME}"
+docker run --rm --gpus all   \
+    -p 8000:8000  \
+    --shm-size=12gb --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 \
+    -e VLLM_ATTENTION_BACKEND=${VLLM_ATTENTION_BACKEND} \
+    -v $MODEL_PATH:/vllm-workspace/${MODEL_NAME} \
+    vllm/vllm-openai:latest \
+        --model ${MODEL_NAME} --dtype auto \
+        --gpu-memory-utilization 0.8
+```
+
+## License
+
+Gemma 2 License: <https://ai.google.dev/gemma/terms>
+
+## Citation
+
+```none
+@article{RTZR,
+  title={ko-gemma-2-9b-it},
+  author={Return Zero Team},
+  year={2024},
+  url={https://huggingface.co/rtzr/ko-gemma-2-9b-it}
+}
+```
+
+```none
+@article{gemma_2024,
+    title={Gemma},
+    url={https://www.kaggle.com/m/3301},
+    DOI={10.34740/KAGGLE/M/3301},
+    publisher={Kaggle},
+    author={Gemma Team},
+    year={2024}
+}
+```
+
+