/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
transformers
Опубликована
4 июл 2024

h2o-danube3-4b-chat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

h2o-danube3-4b-chat-GGUF — набор файлов модели h2o-danube3-4b-chat в формате GGUF, разработанный H2O.ai и квантизированный с использованием llama.cpp.

3 158скачиваний за 30 дней22лайкавеса обновлены4 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

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в README указан английский язык. Рекомендуемый формат промпта задаёт пользовательский вопрос и ожидаемый ответ модели.

Модель имеет размер 4 млрд параметров. Доступны варианты с разными методами и уровнями квантизации: от F16 размером 7,92 ГБ до Q2_K размером 1,51 ГБ. Выбор варианта позволяет находить компромисс между размером файла, скоростью генерации и качеством. В тестах на одной H100 GPU скорость составляла от 479 до 1299 токенов в секунду в зависимости от варианта; наиболее низкоразрядные версии показывали заметное снижение качества по MT-Bench и рост perplexity. Архитектура, размер контекстного окна и поддержка других модальностей в README не указаны.

Модель подходит для локального запуска и приложений, которым нужна компактная чат-модель с поддержкой инференса через совместимые с GGUF инструменты. Ограничениями являются отсутствие заявленной мультиязычной и мультимодальной поддержки, а также потенциальная потеря качества при выборе агрессивной квантизации. Распространение указано по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит7

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

h2o-danube3-4b-chat-GGUF

Description

This repo contains GGUF format model files for h2o-danube3-4b-chat quantized using llama.cpp framework.

Table below summarizes different quantized versions of h2o-danube3-4b-chat. It shows the trade-off between size, speed and quality of the models.

NameQuant methodModel sizeMT-Bench AVGPerplexityTokens per second
h2o-danube3-4b-chat-F16.ggufF167.92 GB6.436.17479
h2o-danube3-4b-chat-Q8_0.ggufQ8_04.21 GB6.496.17725
h2o-danube3-4b-chat-Q6_K.ggufQ6_K3.25 GB6.376.20791
h2o-danube3-4b-chat-Q5_K_M.ggufQ5_K_M2.81 GB6.256.24927
h2o-danube3-4b-chat-Q4_K_M.ggufQ4_K_M2.39 GB6.316.37967
h2o-danube3-4b-chat-Q3_K_M.ggufQ3_K_M1.94 GB5.876.991099
h2o-danube3-4b-chat-Q2_K.ggufQ2_K1.51 GB3.719.421299

Columns in the table are:

  • Name -- model name and link
  • Quant method -- quantization method
  • Model size -- size of the model in gigabytes
  • MT-Bench AVG -- MT-Bench benchmark score. The score is from 1 to 10, the higher, the better
  • Perplexity -- perplexity metric on WikiText-2 dataset. It's reported in a perplexity test from llama.cpp. The lower, the better
  • Tokens per second -- generation speed in tokens per second, as reported in a perplexity test from llama.cpp. The higher, the better. Speed tests are done on a single H100 GPU

Prompt template

<|prompt|>Why is drinking water so healthy?</s><|answer|>

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
e43bca6

0 моделей