/ Модель

Характеристики

Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-Nemo-Instruct-2407
Опубликована
18 июл 2024

Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF — это набор файлов модели в формате GGUF для инструкционной языковой модели Mistral-Nemo-Instruct-2407, разработанной Mistral AI.

147 тыс.скачиваний за 30 дней55лайковвеса обновлены22 июл 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Квантизацию и публикацию файлов выполнил MaziyarPanahi. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций, включая локальные сценарии использования через совместимые приложения и библиотеки.

В репозитории представлены варианты с 2-, 3-, 4-, 5-, 6- и 8-битной квантизацией. Формат GGUF разработан командой llama.cpp и поддерживается llama.cpp, llama-cpp-python, LM Studio, text-generation-webui, KoboldCpp, GPT4All, LoLLMS Web UI, Faraday.dev, candle и другими инструментами. Ключевое преимущество — возможность запуска квантизированных версий локально с использованием CPU и GPU, однако конкретные требования к ресурсам и производительность зависят от выбранного варианта квантизации и программного окружения.

README не содержит сведений об архитектуре, размере, поддерживаемых языках, длине контекста, модальностях, сильных сторонах базовой модели или лицензии. Поэтому эти характеристики нельзя надежно определить по представленным данным.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

MaziyarPanahi/Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF

Description

MaziyarPanahi/Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF contains GGUF format model files for mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407.

About GGUF

GGUF is a new format introduced by the llama.cpp team on August 21st 2023. It is a replacement for GGML, which is no longer supported by llama.cpp.

Here is an incomplete list of clients and libraries that are known to support GGUF:

  • llama.cpp. The source project for GGUF. Offers a CLI and a server option.
  • llama-cpp-python, a Python library with GPU accel, LangChain support, and OpenAI-compatible API server.
  • LM Studio, an easy-to-use and powerful local GUI for Windows and macOS (Silicon), with GPU acceleration. Linux available, in beta as of 27/11/2023.
  • text-generation-webui, the most widely used web UI, with many features and powerful extensions. Supports GPU acceleration.
  • KoboldCpp, a fully featured web UI, with GPU accel across all platforms and GPU architectures. Especially good for story telling.
  • GPT4All, a free and open source local running GUI, supporting Windows, Linux and macOS with full GPU accel.
  • LoLLMS Web UI, a great web UI with many interesting and unique features, including a full model library for easy model selection.
  • Faraday.dev, an attractive and easy to use character-based chat GUI for Windows and macOS (both Silicon and Intel), with GPU acceleration.
  • candle, a Rust ML framework with a focus on performance, including GPU support, and ease of use.
  • ctransformers, a Python library with GPU accel, LangChain support, and OpenAI-compatible AI server. Note, as of time of writing (November 27th 2023), ctransformers has not been updated in a long time and does not support many recent models.

Special thanks

🙏 Special thanks to Georgi Gerganov and the whole team working on llama.cpp for making all of this possible.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
eba4e74

0 моделей