/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
K2
Библиотека
gguf
Опубликована
31 мая 2024

K2-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

legraphista/K2-IMat-GGUF — это набор квантованных версий языковой модели LLM360/K2 в формате GGUF, подготовленный пользователем legraphista с помощью llama.cpp b3051.

936скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены31 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 текста и запуска через совместимые инструменты, включая llama.cpp. Указан английский язык и текстовая модальность. В основе лежит исходная версия LLM360/K2 в формате FP16.

Доступны варианты от FP16 и Q8_0 до 1–4-битных форматов, включая Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K, Q2_K, IQ4, IQ3, IQ2 и IQ1. Размеры файлов составляют примерно от 14,21 до 130,58 ГБ; часть вариантов поставляется разделёнными файлами. Для ряда низкобитных версий применена IMatrix-квантизация, использующая предоставленный калибровочный датасет, что предназначено для улучшения сохранения качества при уменьшении размера модели. README не содержит сведений об архитектуре, числе параметров, размере контекста, мультимодальности, фактических показателях качества или системных требованиях, поэтому эти характеристики нельзя надёжно определить.

Лицензия указана как Apache-2.0. Основные ограничения связаны с компромиссом между размером, требованиями к памяти и качеством: более компактные низкобитные варианты удобнее для локального запуска, но могут сильнее отличаться от исходной FP16-модели; параметры и производительность зависят от выбранного типа квантизации и оборудования.

Для каких профессий подходит6

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

K2-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of LLM360/K2

Original Model: LLM360/K2
Original dtype: FP16 (float16)
Quantized by: llama.cpp b3051
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
K2.Q8_0/*Q8_069.37GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
K2.Q6_K/*Q6_K53.56GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
K2.Q4_K.ggufQ4_K39.35GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2.Q3_K.ggufQ3_K31.63GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2.Q2_K.ggufQ2_K24.11GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
K2.FP16/*F16130.58GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
K2.Q8_0/*Q8_069.37GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
K2.Q6_K/*Q6_K53.56GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
K2.Q5_K/*Q5_K46.24GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
K2.Q5_K_S.ggufQ5_K_S44.92GB✅ Available⚪ Static📦 No
K2.Q4_K.ggufQ4_K39.35GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2.Q4_K_S.ggufQ4_K_S37.06GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2.IQ4_NL.ggufIQ4_NL36.80GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2.IQ4_XS.ggufIQ4_XS34.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2.Q3_K.ggufQ3_K31.63GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2.Q3_K_L.ggufQ3_K_L34.65GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2.Q3_K_S.ggufQ3_K_S28.16GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2.IQ3_M.ggufIQ3_M29.83GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2.IQ3_S.ggufIQ3_S28.16GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2.IQ3_XS.ggufIQ3_XS26.64GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS24.67GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2.Q2_K.ggufQ2_K24.11GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2.Q2_K_S.ggufQ2_K_S21.98GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2.IQ2_M.ggufIQ2_M22.41GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2.IQ2_S.ggufIQ2_S20.78GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2.IQ2_XS.ggufIQ2_XS19.27GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS17.47GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2.IQ1_M.ggufIQ1_M15.43GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2.IQ1_S.ggufIQ1_S14.21GB✅ 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/K2-IMat-GGUF --include "K2.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/K2-IMat-GGUF --include "K2.Q8_0/*" --local-dir ./
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Llama.cpp

llama.cpp/main -m K2.Q8_0.gguf --color -i -p "prompt here"

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: K2.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge K2.Q8_0/K2.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf K2.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
8282651

0 моделей