/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Опубликована
27 апр 2024

Qwen1.5-110B-Chat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Qwen1.5-110B-Chat-GGUF — это квантизированная GGUF-версия диалоговой языковой модели Qwen1.5-110B-Chat, разработанной командой Qwen при Alibaba Cloud; конкретные файлы квантизации подготовлены bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix.

1 673скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены27 апр 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

Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов, включая локальный запуск совместимых чат-приложений и сценарии, где требуется крупная языковая модель с различным балансом между качеством и потреблением памяти.

Модель содержит 110 млрд параметров и работает в текстовой модальности. В метаданных указано английское языковое направление, однако сведения о полном наборе поддерживаемых языков, архитектуре, максимальном контексте и результатах специализированных тестов в README отсутствуют. Доступны варианты квантизации от Q8_0 до IQ1_S с размером файлов примерно от 118,17 до 23,63 ГБ: более высокие разрядности обычно обеспечивают лучшее качество, а низкие позволяют запускать модель при меньшем объёме RAM или VRAM, но заметно снижают качество.

Сильной стороной является выбор из множества вариантов квантизации, включая рекомендуемые Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_M, Q4_K_S, IQ4_NL и IQ4_XS, что позволяет адаптировать модель к доступному оборудованию. Ограничения связаны с очень большим размером даже у компактных вариантов и с неизбежной потерей качества при агрессивной квантизации; варианты IQ1 и некоторые Q2/Q3 имеют низкое или крайне низкое качество. Для работы следует использовать формат GGUF и соответствующий шаблон чата с маркерами system, user и assistant. Лицензия указана как tongyi-qianwen; подробные условия доступны по ссылке на лицензию исходной модели.

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

Llamacpp imatrix Quantizations of Qwen1.5-110B-Chat

Using llama.cpp release b2717 for quantization.

Original model: https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-110B-Chat

All quants made using imatrix option with dataset provided by Kalomaze here

Prompt format

<|im_start|>system
{system_prompt}<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Download a file (not the whole branch) from below:

FilenameQuant typeFile SizeDescription
Qwen1.5-110B-Chat-Q8_0.ggufQ8_0118.17GBExtremely high quality, generally unneeded but max available quant.
Qwen1.5-110B-Chat-Q6_K.ggufQ6_K91.23GBVery high quality, near perfect, recommended.
Qwen1.5-110B-Chat-Q5_K_M.ggufQ5_K_M78.81GBHigh quality, recommended.
Qwen1.5-110B-Chat-Q5_K_S.ggufQ5_K_S76.63GBHigh quality, recommended.
Qwen1.5-110B-Chat-Q4_K_M.ggufQ4_K_M67.17GBGood quality, uses about 4.83 bits per weight, recommended.
Qwen1.5-110B-Chat-Q4_K_S.ggufQ4_K_S63.47GBSlightly lower quality with more space savings, recommended.
Qwen1.5-110B-Chat-IQ4_NL.ggufIQ4_NL62.97GBDecent quality, slightly smaller than Q4_K_S with similar performance recommended.
Qwen1.5-110B-Chat-IQ4_XS.ggufIQ4_XS59.55GBDecent quality, smaller than Q4_K_S with similar performance, recommended.
Qwen1.5-110B-Chat-Q3_K_L.ggufQ3_K_L58.14GBLower quality but usable, good for low RAM availability.
Qwen1.5-110B-Chat-Q3_K_M.ggufQ3_K_M53.70GBEven lower quality.
Qwen1.5-110B-Chat-IQ3_M.ggufIQ3_M49.70GBMedium-low quality, new method with decent performance comparable to Q3_K_M.
Qwen1.5-110B-Chat-IQ3_S.ggufIQ3_S48.45GBLower quality, new method with decent performance, recommended over Q3_K_S quant, same size with better performance.
Qwen1.5-110B-Chat-Q3_K_S.ggufQ3_K_S48.45GBLow quality, not recommended.
Qwen1.5-110B-Chat-IQ3_XS.ggufIQ3_XS45.91GBLower quality, new method with decent performance, slightly better than Q3_K_S.
Qwen1.5-110B-Chat-IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS43.10GBLower quality, new method with decent performance, comparable to Q3 quants.
Qwen1.5-110B-Chat-Q2_K.ggufQ2_K41.17GBVery low quality but surprisingly usable.
Qwen1.5-110B-Chat-IQ2_M.ggufIQ2_M37.41GBVery low quality, uses SOTA techniques to also be surprisingly usable.
Qwen1.5-110B-Chat-IQ2_S.ggufIQ2_S34.33GBVery low quality, uses SOTA techniques to be usable.
Qwen1.5-110B-Chat-IQ2_XS.ggufIQ2_XS33.04GBVery low quality, uses SOTA techniques to be usable.
Qwen1.5-110B-Chat-IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS29.79GBLower quality, uses SOTA techniques to be usable.
Qwen1.5-110B-Chat-IQ1_M.ggufIQ1_M25.94GBExtremely low quality, not recommended.
Qwen1.5-110B-Chat-IQ1_S.ggufIQ1_S23.63GBExtremely low quality, not recommended.

Which file should I choose?

A great write up with charts showing various performances is provided by Artefact2 here

The first thing to figure out is how big a model you can run. To do this, you'll need to figure out how much RAM and/or VRAM you have.

If you want your model running as FAST as possible, you'll want to fit the whole thing on your GPU's VRAM. Aim for a quant with a file size 1-2GB smaller than your GPU's total VRAM.

If you want the absolute maximum quality, add both your system RAM and your GPU's VRAM together, then similarly grab a quant with a file size 1-2GB Smaller than that total.

Next, you'll need to decide if you want to use an 'I-quant' or a 'K-quant'.

If you don't want to think too much, grab one of the K-quants. These are in format 'QX_K_X', like Q5_K_M.

If you want to get more into the weeds, you can check out this extremely useful feature chart:

llama.cpp feature matrix

But basically, if you're aiming for below Q4, and you're running cuBLAS (Nvidia) or rocBLAS (AMD), you should look towards the I-quants. These are in format IQX_X, like IQ3_M. These are newer and offer better performance for their size.

These I-quants can also be used on CPU and Apple Metal, but will be slower than their K-quant equivalent, so speed vs performance is a tradeoff you'll have to decide.

The I-quants are not compatible with Vulcan, which is also AMD, so if you have an AMD card double check if you're using the rocBLAS build or the Vulcan build. At the time of writing this, LM Studio has a preview with ROCm support, and other inference engines have specific builds for ROCm.

Want to support my work? Visit my ko-fi page here: https://ko-fi.com/bartowski

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
3f29418

0 моделей