Характеристики

Базовая модель: Llama-3.2-3B-Instruct
Опубликована: 25 сен 2024

Ссылки

Llama-3.2-3B-Instruct-Q8_0-GGUF

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Hugging-quants/Llama-3.2-3B-Instruct-Q8_0-GGUF — квантованная версия инструкционно дообученной языковой модели Llama 3.2 3B Instruct, разработанной Meta и представленной в формате GGUF для использования с llama.cpp и совместимыми средствами инференса.

1 781скачиваний за 30 дней53лайкавеса обновлены25 сен 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, диалоговых сценариев и выполнения инструкций на локальном или ограниченном по ресурсам оборудовании.

Модель содержит около 3 миллиардов параметров и использует 8-битное квантование Q8_0, что снижает требования к памяти по сравнению с полноразмерными весами при сохранении близкого к исходной модели качества. Заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Модальность — текстовая; размер контекста в README не указан.

К сильным сторонам относятся инструкционная настройка, относительно небольшой размер, широкая заявленная языковая поддержка и удобный для локального запуска формат GGUF. Ограничения включают возможную потерю качества из-за квантования, меньшие возможности по сравнению с более крупными моделями и отсутствие информации о конкретных показателях производительности и максимальном контексте. Модель распространяется по Llama 3.2 Community License от Meta. При распространении материалов или производных продуктов требуется соблюдать условия лицензии, включая указание «Built with Llama», сохранение лицензионного уведомления и Acceptable Use Policy; для продуктов с более чем 700 миллионами месячных активных пользователей предусмотрены дополнительные условия.

Для каких профессий подходит12

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

hugging-quants/Llama-3.2-3B-Instruct-Q8_0-GGUF

This model was converted to GGUF format from meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct using llama.cpp via the ggml.ai's GGUF-my-repo space. Refer to the original model card for more details on the model.

Use with llama.cpp

Install llama.cpp through brew (works on Mac and Linux)

brew install llama.cpp

Invoke the llama.cpp server or the CLI.

CLI:

llama-cli --hf-repo hugging-quants/Llama-3.2-3B-Instruct-Q8_0-GGUF --hf-file llama-3.2-3b-instruct-q8_0.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

Server:

llama-server --hf-repo hugging-quants/Llama-3.2-3B-Instruct-Q8_0-GGUF --hf-file llama-3.2-3b-instruct-q8_0.gguf -c 2048

Note: You can also use this checkpoint directly through the usage steps listed in the Llama.cpp repo as well.

Step 1: Clone llama.cpp from GitHub.

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp

Step 2: Move into the llama.cpp folder and build it with LLAMA_CURL=1 flag along with other hardware-specific flags (for ex: LLAMA_CUDA=1 for Nvidia GPUs on Linux).

cd llama.cpp && LLAMA_CURL=1 make

Step 3: Run inference through the main binary.

./llama-cli --hf-repo hugging-quants/Llama-3.2-3B-Instruct-Q8_0-GGUF --hf-file llama-3.2-3b-instruct-q8_0.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

./llama-server --hf-repo hugging-quants/Llama-3.2-3B-Instruct-Q8_0-GGUF --hf-file llama-3.2-3b-instruct-q8_0.gguf -c 2048

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: 7ef7eff