/ Модель

Характеристики

Лицензия
Gemma
Базовая модель
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3
Библиотека
gguf
Опубликована
1 июл 2024

Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3-IMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3, разработанной UCLA-AGI.

5 989скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены5 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

Квантизацию выполнил legraphista с использованием llama.cpp версии b3311 и метода IMatrix, применённого к ряду квантованных вариантов. Исходная модель представлена в формате BF16, а в качестве связанного набора данных указан UltraFeedback.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев в средах, совместимых с llama.cpp и форматом GGUF. Доступны варианты с разной точностью и размером, включая BF16, FP16, Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K, Q2_K и IQ-квантизации; размеры файлов варьируются примерно от 3,81 до 18,49 ГБ. В метаданных указан английский язык. Контекстное окно, поддерживаемые модальности и точные характеристики архитектуры в README не указаны.

К сильным сторонам относятся широкий выбор форматов для подбора компромисса между качеством, скоростью и требованиями к памяти, а также применение IMatrix в большинстве вариантов с низкой и средней разрядностью. Ограничения связаны с потерями качества, возможными при агрессивной квантизации, и необходимостью выбирать файл в соответствии с доступной памятью и совместимым программным обеспечением. Модель распространяется по лицензии Gemma; условия лицензии следует учитывать при использовании.

Для каких профессий подходит11

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

Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of UCLA-AGI/Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3

Original Model: UCLA-AGI/Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3311
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.Q8_0.ggufQ8_09.83GB✅ Available⚪ Static📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.Q6_K.ggufQ6_K7.59GB✅ Available⚪ Static📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.Q4_K.ggufQ4_K5.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.Q3_K.ggufQ3_K4.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.Q2_K.ggufQ2_K3.81GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.BF16.ggufBF1618.49GB✅ Available⚪ Static📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.FP16.ggufF1618.49GB✅ Available⚪ Static📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.Q8_0.ggufQ8_09.83GB✅ Available⚪ Static📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.Q6_K.ggufQ6_K7.59GB✅ Available⚪ Static📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.Q5_K.ggufQ5_K6.65GB✅ Available⚪ Static📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.Q5_K_S.ggufQ5_K_S6.48GB✅ Available⚪ Static📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.Q4_K.ggufQ4_K5.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.Q4_K_S.ggufQ4_K_S5.48GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.IQ4_NL.ggufIQ4_NL5.44GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.IQ4_XS.ggufIQ4_XS5.18GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.Q3_K.ggufQ3_K4.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.Q3_K_L.ggufQ3_K_L5.13GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.Q3_K_S.ggufQ3_K_S4.34GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.IQ3_M.ggufIQ3_M4.49GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.IQ3_S.ggufIQ3_S4.34GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.IQ3_XS.ggufIQ3_XS4.14GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS3.80GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.Q2_K.ggufQ2_K3.81GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.Q2_K_S.ggufQ2_K_S3.55GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.IQ2_M.ggufIQ2_M3.43GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.IQ2_S.ggufIQ2_S3.21GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.IQ2_XS.ggufIQ2_XS3.07GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS2.82GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.IQ1_M.ggufIQ1_M2.55GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.IQ1_S.ggufIQ1_S2.38GB✅ 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/Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3-IMat-GGUF --include "Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.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/Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3-IMat-GGUF --include "Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.Q8_0/*" --local-dir ./
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Simple chat template

<bos><start_of_turn>user
{user_prompt}<end_of_turn>
<start_of_turn>model
{assistant_response}<end_of_turn>
<start_of_turn>user
{next_user_prompt}<end_of_turn>

Llama.cpp

llama.cpp/main -m Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.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: Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.Q8_0/Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3.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
0dbe19a

0 моделей