/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
7,1 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
IceWhiskeyRP-7b
Библиотека
transformers
Опубликована
5 окт 2024

IceWhiskeyRP-7b-8bpw-exl2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Квантованная EXL2-версия разговорной Mistral-модели на 7,1 млрд параметров для генерации ролевых диалогов и текста.

12 473скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены9 окт 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

IceWhiskeyRP-7b-8bpw-exl2 — разговорная языковая модель для генерации текста и ролевых диалогов, опубликованная icefog72. Это вариант IceWhiskeyRP-7b с квантованием EXL2 до 8 бит на вес; в основе — плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель поддерживает чат и рассчитана на продолжение диалога и создание ролевого текста.

Модель ориентирована на взрослый контент и помечена как неподходящая для всех аудиторий. Для использования задана лицензия CC BY-NC 4.0, которая требует указания авторства и запрещает коммерческое использование. Карточка не описывает конкретные языки или дополнительные ограничения качества.

Сценарии применения

  • ведение ролевых диалогов с чат-ботом
  • создание продолжений художественных ролевых сцен
  • генерация диалогов для текстовых ролевых игр

Ограничения

Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование. Модель помечена как неподходящая для всех аудиторий.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

IceWhiskeyRP-7b-8bpw-exl2 (Ice0.15-02.10-RP)

Base model

Rules-lorebook and settings I'm using you can find here

ko-fi To buy sweets for my cat :3

Download

I recommend using the huggingface-hub Python library:

pip3 install huggingface-hub

To download the main branch to a folder called IceWhiskeyRP-7b-8bpw-exl2:

mkdir IceWhiskeyRP-7b-8bpw-exl2
huggingface-cli download icefog72/IceWhiskeyRP-7b-8bpw-exl2 --local-dir IceWhiskeyRP-7b-8bpw-exl2 --local-dir-use-symlinks False

If you remove the --local-dir-use-symlinks False parameter, the files will instead be stored in the central Hugging Face cache directory (default location on Linux is: ~/.cache/huggingface), and symlinks will be added to the specified --local-dir, pointing to their real location in the cache. This allows for interrupted downloads to be resumed, and allows you to quickly clone the repo to multiple places on disk without triggering a download again. The downside, and the reason why I don't list that as the default option, is that the files are then hidden away in a cache folder and it's harder to know where your disk space is being used, and to clear it up if/when you want to remove a download model.

The cache location can be changed with the HF_HOME environment variable, and/or the --cache-dir parameter to huggingface-cli.

For more documentation on downloading with huggingface-cli, please see: HF -> Hub Python Library -> Download files -> Download from the CLI.

To accelerate downloads on fast connections (1Gbit/s or higher), install hf_transfer:

pip3 install hf_transfer

And set environment variable HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER to 1:

mkdir FOLDERNAME
HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 huggingface-cli download MODEL --local-dir FOLDERNAME --local-dir-use-symlinks False

Windows Command Line users: You can set the environment variable by running set HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 before the download command.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Квантизация exl2 не поддерживается ни рантаймом, ни vLLM.

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
fa47117

0 моделей