/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
DeepSeek-V2.5
Библиотека
gguf
Опубликована
6 сен 2024

DeepSeek-V2.5-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

DeepSeek-V2.5-IMat-GGUF — это GGUF-квантизованная версия модели DeepSeek-V2.5, разработанной DeepSeek и подготовленной для распространения пользователем legraphista.

5 711скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены8 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 и локального запуска с использованием llama.cpp и совместимых инструментов. В качестве исходной использована версия в формате BF16, а квантизация выполнена с помощью llama.cpp b3675.

В репозитории доступны варианты квантизации Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, IQ4, Q3, IQ3, Q2 и IQ2 с размерами файлов примерно от 69,87 до 250,62 ГБ; файлы поставляются разделёнными на части. Для большинства вариантов применена IMatrix-квантизация, которая призвана эффективнее сохранять качество при уменьшении размера модели, тогда как Q8_0 и Q6_K используют статическую квантизацию. Конкретные архитектурные параметры, поддерживаемые языки, модальности и размер контекста в README не указаны.

Сильная сторона сборки — широкий выбор уровней квантизации и совместимость с экосистемой GGUF и llama.cpp, что позволяет подбирать компромисс между требованиями к памяти и качеством генерации. Ограничениями являются очень большой размер даже наиболее компактных вариантов, необходимость работы с разделёнными файлами и возможная потеря качества на низких уровнях квантизации. Модель распространяется по лицензии DeepSeek; указана лицензия other со ссылкой на LICENSE-MODEL исходной модели.

Для каких профессий подходит12

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

DeepSeek-V2.5-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of deepseek-ai/DeepSeek-V2.5

Original Model: deepseek-ai/DeepSeek-V2.5
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3675
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
DeepSeek-V2.5.Q8_0/*Q8_0250.62GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
DeepSeek-V2.5.Q6_K/*Q6_K193.54GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
DeepSeek-V2.5.Q4_K/*Q4_K142.45GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-V2.5.Q3_K/*Q3_K112.67GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-V2.5.Q2_K/*Q2_K85.95GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
DeepSeek-V2.5.Q8_0/*Q8_0250.62GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
DeepSeek-V2.5.Q6_K/*Q6_K193.54GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
DeepSeek-V2.5.Q5_K/*Q5_K167.22GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
DeepSeek-V2.5.Q5_K_S/*Q5_K_S162.31GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
DeepSeek-V2.5.Q4_K/*Q4_K142.45GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-V2.5.Q4_K_S/*Q4_K_S133.88GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-V2.5.IQ4_NL/*IQ4_NL132.91GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-V2.5.IQ4_XS/*IQ4_XS125.56GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-V2.5.Q3_K/*Q3_K112.67GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-V2.5.Q3_K_L/*Q3_K_L122.37GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-V2.5.Q3_K_S/*Q3_K_S101.68GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-V2.5.IQ3_M/*IQ3_M103.37GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-V2.5.IQ3_S/*IQ3_S101.68GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-V2.5.IQ3_XS/*IQ3_XS96.30GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-V2.5.IQ3_XXS/*IQ3_XXS90.85GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-V2.5.Q2_K/*Q2_K85.95GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-V2.5.Q2_K_S/*Q2_K_S79.60GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-V2.5.IQ2_M/*IQ2_M76.92GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-V2.5.IQ2_S/*IQ2_S69.87GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-V2.5.IQ2_XS/*IQ2_XS68.71GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-V2.5.IQ2_XXS/*IQ2_XXS61.50GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-V2.5.IQ1_M/*IQ1_M52.68GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-V2.5.IQ1_S/*IQ1_S47.39GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes

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/DeepSeek-V2.5-IMat-GGUF --include "DeepSeek-V2.5.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/DeepSeek-V2.5-IMat-GGUF --include "DeepSeek-V2.5.Q8_0/*" --local-dir ./
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Simple chat template

<|begin▁of▁sentence|><|User|>{user_prompt}<|Assistant|>{assistant_response}<|end▁of▁sentence|><|User|>{next_user_prompt}

Chat template with system prompt

        <|begin▁of▁sentence|>{system_prompt}<|User|>{user_prompt}<|Assistant|>{assistant_response}<|end▁of▁sentence|><|User|>{next_user_prompt}

Llama.cpp

llama.cpp/main -m DeepSeek-V2.5.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: DeepSeek-V2.5.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge DeepSeek-V2.5.Q8_0/DeepSeek-V2.5.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf DeepSeek-V2.5.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
4ecde98

0 моделей