/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
Meta-Llama-3-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
29 авг 2024

Llama-3-13B-Instruct-v0.1-GGUF

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

QuantFactory/Llama-3-13B-Instruct-v0.1-GGUF — квантизированная версия текстовой instruct-модели Llama-3-13B-Instruct-v0.1, созданная с помощью llama.cpp.

1 468скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены29 авг 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

Исходная модель разработана MaziyarPanahi как self-merge на базе meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct; квантизацию также выполнил MaziyarPanahi. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу через chat template и библиотеки transformers или совместимые инструменты llama.cpp.

В карточке указано, что модель работает с текстом на английском языке и относится к pipeline text-generation. Архитектура прямо не описана; заявлен размер 13B в названии модели. Квантизация должна снизить требования к вычислительным ресурсам по сравнению с полноразмерной версией, но конкретный формат и уровень квантизации не указаны. Контекстное окно, поддерживаемые модальности, точные требования к памяти, результаты оценки и ограничения качества не приведены.

Модель может быть полезна для англоязычных чат-ботов, генерации и продолжения текста, а также локального запуска при ограниченных ресурсах. Использование регулируется лицензией Llama 3; в README указана лицензия other с именем llama3 и ссылкой на файл LICENSE, однако подробные условия в предоставленных данных не приведены.

Для каких профессий подходит6

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

QuantFactory/Llama-3-13B-Instruct-v0.1-GGUF

This is quantized version of MaziyarPanahi/Llama-3-13B-Instruct-v0.1 created using llama.cpp

Original Model Card

Llama-3-13B-Instruct-v0.1

This model is a self-merge of meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct model.

How to use

You can use this model by using MaziyarPanahi/Llama-3-13B-Instruct-v0.1 as the model name in Hugging Face's transformers library.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer
from transformers import pipeline
import torch

model_id = "MaziyarPanahi/Llama-3-13B-Instruct-v0.1"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
    # attn_implementation="flash_attention_2"
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    model_id,
    trust_remote_code=True
)

streamer = TextStreamer(tokenizer)

pipeline = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    streamer=streamer
)

# Then you can use the pipeline to generate text.

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a pirate chatbot who always responds in pirate speak!"},
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]

prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)

terminators = [
    tokenizer.eos_token_id,
    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

outputs = pipeline(
    prompt,
    max_new_tokens=256,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.95,
)
print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):])

Prompt template

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful assistant.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

what's 25-4*2+3<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

To evaluate this expression, we need to follow the order of operations (PEMDAS):

1. First, multiply 4 and 2: 4*2 = 8
2. Then, subtract 8 from 25: 25 - 8 = 17
3. Finally, add 3: 17 + 3 = 20

So, 25-4*2+3 = 20!<|eot_id|>
To evaluate this expression, we need to follow the order of operations (PEMDAS):

1. First, multiply 4 and 2: 4*2 = 8
2. Then, subtract 8 from 25: 25 - 8 = 17
3. Finally, add 3: 17 + 3 = 20

So, 25-4*2+3 = 20!

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
9e28cf5

0 моделей