/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
69,5 млрд
Размер весов
72,7 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.3-70B-Instruct
Опубликована
10 дек 2024

Llama-3.3-70B-Instruct-FP8-Dynamic

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

cortecs/Llama-3.3-70B-Instruct-FP8-Dynamic — динамически квантованная версия Meta Llama 3.3 70B Instruct, разработанная на базе модели meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct.

83 696скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены13 дек 2024

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

Это большая языковая модель с 70 миллиардами параметров, предварительно обученная и дообученная по инструкциям для генерации текста и многоязычного диалога.

Модель предназначена для чат-ботов, ассистентов и других приложений, связанных с обработкой и генерацией текста. Она поддерживает английский, французский, немецкий, хинди, итальянский, португальский, испанский и тайский языки. Указанный показатель восстановления точности составляет 99,67%; приведённые оценки показывают небольшое снижение результатов относительно исходной Llama-3.3-70B-Instruct, при этом в отдельных тестах показатели практически совпадают.

Ключевая особенность модели — формат FP8 Dynamic, который предназначен для более эффективного размещения и выполнения крупной модели при сохранении близкого к исходному качества. Данные о размере контекста, поддерживаемых модальностях помимо текста и конкретных аппаратных требованиях в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Meta Llama 3, ссылка на условия приведена в карточке.

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

This is a quantization of the Llama-3.3-70B-Instruct.

The Meta Llama 3.3 is a state-of-the-art multilingual large language model (LLM) with 70 billion parameters, pretrained and instruction-tuned for exceptional performance in generative text-based tasks. Optimized for multilingual dialogue, it supports English and seven additional languages: French, German, Hindi, Italian, Portuguese, Spanish, and Thai, enabling seamless communication across diverse audiences. The model consistently outperforms both open-source and proprietary chat models on key industry benchmarks, delivering superior quality, safety, and helpfulness. Its advanced features and multilingual support position Llama 3.3 as a powerful tool for building innovative AI applications.

Evaluations

This model provides an accuracy recovery of 99.67%.

EnglishLlama-3.3-70B-InstructLlama-3.3-70B-Instruct-FP8-Dynamic (this)
Avg.74.173.75
Arc71.771.6
Hellaswag76.575.9
FrenchLlama-3.3-70B-InstructLlama-3.3-70B-Instruct-FP8-Dynamic (this)
Avg.73.0772.87
Arc64.764.5
Hellaswag76.676.6
MMLU77.977.5
GermanLlama-3.3-70B-InstructLlama-3.3-70B-Instruct-FP8-Dynamic (this)
Avg.70.0769.83
Arc61.861.2
Hellaswag71.271.1
MMLU77.277.2
ItalianLlama-3.3-70B-InstructLlama-3.3-70B-Instruct-FP8-Dynamic (this)
Avg.73.6773.37
Arc66.565.7
Hellaswag76.076.2
MMLU78.578.2
PortugueseLlama-3.3-70B-InstructLlama-3.3-70B-Instruct-FP8-Dynamic (this)
Avg.74.473.87
Arc66.465.5
Hellaswag77.276.9
MMLU79.679.2
SpanishLlama-3.3-70B-InstructLlama-3.3-70B-Instruct-FP8-Dynamic (this)
Avg.7474.13
Arc65.865.8
Hellaswag77.177.2
MMLU79.179.4

We did not check for data contamination. Evaluation was done using Eval. Harness with limit=1000.

Usage

Install vLLM and run the server:

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model cortecs/Llama-3.3-70B-Instruct-FP8-Dynamic --max-model-len 9000 --gpu-memory-utilization 0.95

Access the model:

curl http://localhost:8000/v1/completions     -H "Content-Type: application/json"     -d ' {
        "model": "cortecs/Llama-3.3-70B-Instruct-FP8-Dynamic",
        "prompt": "San Francisco is a"
    } '

⚡ This model is optimized to handle heavy workloads providing a total throughput of ️1485 tokens per second using one NVIDIA H100 ⚡

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
3722358

0 моделей