/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B
Библиотека
gguf
Опубликована
26 мая 2024

Hermes-2-Theta-Llama-3-8B-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Hermes-2-Theta-Llama-3-8B-IMat-GGUF — это квантованная версия языковой модели NousResearch/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B, подготовленная пользователем legraphista с помощью llama.cpp.

5 281скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены26 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 основана на Llama 3 и дообучена на наборе teknium/OpenHermes-2.5. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая локальный запуск через совместимые инструменты llama.cpp.

Модель имеет 8 миллиардов параметров и распространяется в формате GGUF с вариантами квантования от Q2_K и IQ3 до Q8_0, а также в форматах FP16 и BF16. Для ряда вариантов применена IMatrix-квантизация, призванная улучшить сохранение качества при уменьшении размера модели. В README указан английский язык, однако сведения о длине контекста и мультимодальности отсутствуют; по представленным данным модель является текстовой.

Основные преимущества — широкий выбор размеров файлов, возможность локального использования и наличие низкобитных вариантов, снижающих требования к памяти. Качество зависит от выбранного уровня квантования: более компактные варианты экономичнее, но могут сильнее уступать исходной модели. Лицензия — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит13

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

Hermes-2-Theta-Llama-3-8B-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of NousResearch/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B

Original Model: NousResearch/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3003
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.Q8_0.ggufQ8_08.54GB✅ Available⚪ No📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.Q6_K.ggufQ6_K6.60GB✅ Available⚪ No📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.Q4_K.ggufQ4_K4.92GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.Q3_K.ggufQ3_K4.02GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.Q2_K.ggufQ2_K3.18GB✅ Available🟢 Yes📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.FP16.ggufF1616.07GB✅ Available⚪ No📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.BF16.ggufBF1616.07GB✅ Available⚪ No📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.Q5_K.ggufQ5_K5.73GB✅ Available⚪ No📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.Q5_K_S.ggufQ5_K_S5.60GB✅ Available⚪ No📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.Q4_K_S.ggufQ4_K_S4.69GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.Q3_K_L.ggufQ3_K_L4.32GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.Q3_K_S.ggufQ3_K_S3.66GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.Q2_K_S.ggufQ2_K_S2.99GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.IQ4_NL.ggufIQ4_NL4.68GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.IQ4_XS.ggufIQ4_XS4.45GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.IQ3_M.ggufIQ3_M3.78GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.IQ3_S.ggufIQ3_S3.68GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.IQ3_XS.ggufIQ3_XS3.52GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS3.27GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.IQ2_M.ggufIQ2_M2.95GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.IQ2_S.ggufIQ2_S2.76GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.IQ2_XS.ggufIQ2_XS2.61GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS2.40GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.IQ1_M.ggufIQ1_M2.16GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.IQ1_S.ggufIQ1_S2.02GB✅ Available🟢 Yes📦 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/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B-IMat-GGUF --include "Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.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/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B-IMat-GGUF --include "Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.Q8_0/*" --local-dir Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.Q8_0
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Simple chat template

<|begin_of_text|><|im_start|>user
Can you provide ways to eat combinations of bananas and dragonfruits?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Sure! Here are some ways to eat bananas and dragonfruits together:
 1. Banana and dragonfruit smoothie: Blend bananas and dragonfruits together with some milk and honey.
 2. Banana and dragonfruit salad: Mix sliced bananas and dragonfruits together with some lemon juice and honey.<|im_end|>
<|im_start|>user
What about solving an 2x + 3 = 7 equation?<|im_end|>

Chat template with system prompt

<|begin_of_text|><|im_start|>system
You are a helpful AI.<|im_end|>
<|im_start|>user
Can you provide ways to eat combinations of bananas and dragonfruits?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Sure! Here are some ways to eat bananas and dragonfruits together:
 1. Banana and dragonfruit smoothie: Blend bananas and dragonfruits together with some milk and honey.
 2. Banana and dragonfruit salad: Mix sliced bananas and dragonfruits together with some lemon juice and honey.<|im_end|>
<|im_start|>user
What about solving an 2x + 3 = 7 equation?<|im_end|>

Llama.cpp

llama.cpp/main -m Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.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: Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.Q8_0/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf Hermes-2-Theta-Llama-3-8B.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
bd11843

0 моделей