/ Модель

Характеристики

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

K2-ckpt_360-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

legraphista/K2-ckpt_360-IMat-GGUF — это набор квантованных моделей в формате GGUF, созданный legraphista на основе LLM360/K2 из ветки ckpt_360.

3 114скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 июн 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

Исходная модель имела тип данных FP16, а квантование выполнено с помощью llama.cpp b3058 с применением IMatrix для ряда вариантов. Модель предназначена для генерации текста и указана как англоязычная.

Доступны варианты с разными уровнями квантования — от FP16 и Q8_0 до Q2_K и IQ2, включая Q6_K, Q5_K, Q4_K и Q3_K. Размер файлов составляет примерно от 20,78 до 130,58 ГБ; некоторые высокоточные варианты разделены на несколько частей. IMatrix применяется в вариантах с более низкой разрядностью, включая Q4, Q3 и Q2, что рассчитано на улучшение сохранения качества при уменьшении размера модели. Архитектура, число параметров, поддерживаемая длина контекста и дополнительные модальности в README не указаны; по назначению это текстовая, а не мультимодальная модель.

Основные преимущества — широкий выбор компромиссов между размером, требованиями к памяти и ожидаемым качеством, а также совместимость с экосистемой llama.cpp и форматом GGUF. Ограничения включают значительные требования к дисковому пространству и памяти, возможное снижение качества в низкоразрядных вариантах, а также отсутствие в предоставленных данных подробных оценок производительности и характеристик контекста. Указана лицензия Apache-2.0.

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-ckpt_360-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of LLM360/K2

Original Model: LLM360/K2 branch ckpt_360
Original dtype: FP16 (float16)
Quantized by: llama.cpp b3058
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
K2-ckpt_360.Q8_0/*Q8_069.37GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
K2-ckpt_360.Q6_K/*Q6_K53.56GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
K2-ckpt_360.Q4_K.ggufQ4_K39.35GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2-ckpt_360.Q3_K.ggufQ3_K31.63GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2-ckpt_360.Q2_K.ggufQ2_K24.11GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
K2-ckpt_360.FP16/*F16130.58GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
K2-ckpt_360.Q8_0/*Q8_069.37GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
K2-ckpt_360.Q6_K/*Q6_K53.56GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
K2-ckpt_360.Q5_K/*Q5_K46.24GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
K2-ckpt_360.Q5_K_S.ggufQ5_K_S44.92GB✅ Available⚪ Static📦 No
K2-ckpt_360.Q4_K.ggufQ4_K39.35GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2-ckpt_360.Q4_K_S.ggufQ4_K_S37.06GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2-ckpt_360.IQ4_NL.ggufIQ4_NL36.80GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2-ckpt_360.IQ4_XS.ggufIQ4_XS34.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2-ckpt_360.Q3_K.ggufQ3_K31.63GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2-ckpt_360.Q3_K_L.ggufQ3_K_L34.65GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2-ckpt_360.Q3_K_S.ggufQ3_K_S28.16GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2-ckpt_360.IQ3_M.ggufIQ3_M29.83GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2-ckpt_360.IQ3_S.ggufIQ3_S28.16GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2-ckpt_360.IQ3_XS.ggufIQ3_XS26.64GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2-ckpt_360.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS24.67GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2-ckpt_360.Q2_K.ggufQ2_K24.11GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2-ckpt_360.Q2_K_S.ggufQ2_K_S21.98GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2-ckpt_360.IQ2_M.ggufIQ2_M22.41GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2-ckpt_360.IQ2_S.ggufIQ2_S20.78GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2-ckpt_360.IQ2_XS.ggufIQ2_XS19.27GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2-ckpt_360.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS17.47GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2-ckpt_360.IQ1_M.ggufIQ1_M15.43GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
K2-ckpt_360.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-ckpt_360-IMat-GGUF --include "K2-ckpt_360.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-ckpt_360-IMat-GGUF --include "K2-ckpt_360.Q8_0/*" --local-dir ./
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Llama.cpp

llama.cpp/main -m K2-ckpt_360.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-ckpt_360.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge K2-ckpt_360.Q8_0/K2-ckpt_360.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf K2-ckpt_360.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
d76a86b

0 моделей