/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
Codestral-22B-v0.1
Библиотека
gguf
Опубликована
29 мая 2024

Codestral-22B-v0.1-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Codestral-22B-v0.1-IMat-GGUF — GGUF-квантизированная версия Codestral-22B-v0.1, разработанного Mistral AI и подготовленная legraphista.

12 366скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены30 мая 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 и работы с программным кодом, включая сценарии автодополнения и Fill In the Middle (FIM); в этой сборке исправлены отсутствующие FIM-токены. Указанный pipeline относится к генерации текста, а заявленный язык — code.

Модель основана на версии размером 22B параметров с исходным форматом BF16 и преобразована с использованием llama.cpp. Доступны варианты GGUF от BF16 и FP16 до Q2_K, включая Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K и IQ-квантизации. Для ряда вариантов применена IMatrix-квантизация, призванная улучшить сохранение качества при уменьшении размера; размеры файлов варьируются примерно от 8,27 до 44,5 ГБ. Формат GGUF подходит для запуска в совместимом программном обеспечении, включая llama.cpp.

Сильными сторонами являются специализация на коде, поддержка FIM и широкий выбор уровней квантизации для компромисса между качеством и требованиями к памяти. Ограничения включают отсутствие в предоставленных данных сведений о конкретной архитектуре, размере контекста, перечне естественных языков, результатах бенчмарков и характеристиках производительности; качество также зависит от выбранного варианта квантизации и оборудования. Лицензия указана как MNPL-0.1; условия следует уточнять в тексте лицензии Mistral AI.

Для каких профессий подходит9

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

Codestral-22B-v0.1-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of mistralai/Codestral-22B-v0.1 (legraphista/Codestral-22B-v0.1-hf-FIM-fix)

Updates:

  • 31/05/2024: Fixes to the model's missing FIM tokens

Original model: mistralai/Codestral-22B-v0.1
Quantized HF Model: legraphista/Codestral-22B-v0.1-hf-FIM-fix
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3046
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Codestral-22B-v0.1-hf.Q8_0.ggufQ8_023.64GB✅ Available⚪ Static📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.Q6_K.ggufQ6_K18.25GB✅ Available⚪ Static📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.Q4_K.ggufQ4_K13.34GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.Q3_K.ggufQ3_K10.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.Q2_K.ggufQ2_K8.27GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Codestral-22B-v0.1-hf.BF16.ggufBF1644.50GB✅ Available⚪ Static📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.FP16.ggufF1644.50GB✅ Available⚪ Static📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.Q8_0.ggufQ8_023.64GB✅ Available⚪ Static📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.Q6_K.ggufQ6_K18.25GB✅ Available⚪ Static📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.Q5_K.ggufQ5_K15.72GB✅ Available⚪ Static📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.Q5_K_S.ggufQ5_K_S15.32GB✅ Available⚪ Static📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.Q4_K.ggufQ4_K13.34GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.Q4_K_S.ggufQ4_K_S12.66GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.IQ4_NL.ggufIQ4_NL12.61GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.IQ4_XS.ggufIQ4_XS11.94GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.Q3_K.ggufQ3_K10.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.Q3_K_L.ggufQ3_K_L11.73GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.Q3_K_S.ggufQ3_K_S9.64GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.IQ3_M.ggufIQ3_M10.06GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.IQ3_S.ggufIQ3_S9.69GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.IQ3_XS.ggufIQ3_XS9.18GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS8.60GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.Q2_K.ggufQ2_K8.27GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.Q2_K_S.ggufQ2_K_S7.65GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.IQ2_M.ggufIQ2_M7.62GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.IQ2_S.ggufIQ2_S7.04GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.IQ2_XS.ggufIQ2_XS6.65GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS6.00GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.IQ1_M.ggufIQ1_M5.27GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Codestral-22B-v0.1-hf.IQ1_S.ggufIQ1_S4.83GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

Downloading using huggingface-cli

If you do not have hugginface-cli installed:

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

Download the specific file you want:

huggingface-cli download legraphista/Codestral-22B-v0.1-hf-IMat-GGUF --include "Codestral-22B-v0.1-hf.Q8_0.gguf" --local-dir ./

If the model file is big, it has been split into multiple files. In order to download them all to a local folder, run:

huggingface-cli download legraphista/Codestral-22B-v0.1-hf-IMat-GGUF --include "Codestral-22B-v0.1-hf.Q8_0/*" --local-dir ./
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Simple chat template

<s>[INST] {user_prompt} [/INST] {assistant_response} </s><s>[INST] {new_user_prompt} [/INST]

Chat template with system prompt

<s>[INST] <<SYS>>
{system_prompt}
<</SYS>>

{user_prompt} [/INST] {assistant_response} </s><s>[INST] {new_user_prompt} [/INST]

Llama.cpp

llama.cpp/main -m Codestral-22B-v0.1-hf.Q8_0.gguf --color -i -p "prompt here (according to the chat template)"

FAQ

Why is the IMatrix not applied everywhere?

According to this investigation, it appears that lower quantizations are the only ones that benefit from the imatrix input (as per hellaswag results).

How do I merge a split GGUF?

  1. Make sure you have gguf-split available
  2. Locate your GGUF chunks folder (ex: Codestral-22B-v0.1-hf.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge Codestral-22B-v0.1-hf.Q8_0/Codestral-22B-v0.1-hf.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf Codestral-22B-v0.1-hf.Q8_0.gguf
    • Make sure to point gguf-split to the first chunk of the split.

Got a suggestion? Ping me @legraphista!

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
09f7b81

0 моделей