/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule
Библиотека
gguf
Опубликована
31 мая 2024

Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule-IMat-GGUF — это квантизированная GGUF-версия инструкционной языковой модели failspy/Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.

2 842скачиваний за 30 дней1лайквеса 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 подготовлена пользователем legraphista с помощью llama.cpp версии b3056 и предназначена для текстовой генерации и диалогового применения в совместимых инструментах, включая llama.cpp. В README указана поддержка английского языка.

Модель основана на архитектуре Llama 3 с 8 млрд параметров; исходный тип данных — BF16. Доступны варианты от BF16 и F16 до Q1–Q8, включая квантизации с применением IMatrix, рассчитанные на снижение требований к памяти при локальном запуске. Для некоторых вариантов доступны файлы размером примерно от 3,18 до 16,07 ГБ. Мультимодальность и размер контекста в предоставленных данных не указаны.

Основные преимущества — широкий выбор уровней квантизации, формат GGUF и применение IMatrix для ряда низкоразрядных вариантов, что может облегчать запуск на устройствах с ограниченными ресурсами. Ограничения включают отсутствие сведений о результатах тестирования, точных характеристиках контекста и качестве на конкретных задачах, а также возможное снижение точности при использовании сильной квантизации. Лицензия указана как llama3 с общей категорией other; перед использованием следует проверить условия лицензии исходной модели.

Для каких профессий подходит9

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

Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of failspy/Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule

Original Model: failspy/Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3056
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

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

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.BF16.ggufBF1616.07GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.FP16.ggufF1616.07GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.Q8_0.ggufQ8_08.54GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.Q6_K.ggufQ6_K6.60GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.Q5_K.ggufQ5_K5.73GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.Q5_K_S.ggufQ5_K_S5.60GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.Q4_K.ggufQ4_K4.92GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.Q4_K_S.ggufQ4_K_S4.69GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.IQ4_NL.ggufIQ4_NL4.68GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.IQ4_XS.ggufIQ4_XS4.45GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.Q3_K.ggufQ3_K4.02GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.Q3_K_L.ggufQ3_K_L4.32GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.Q3_K_S.ggufQ3_K_S3.66GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.IQ3_M.ggufIQ3_M3.78GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.IQ3_S.ggufIQ3_S3.68GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.IQ3_XS.ggufIQ3_XS3.52GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS3.27GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.Q2_K.ggufQ2_K3.18GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.Q2_K_S.ggufQ2_K_S2.99GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.IQ2_M.ggufIQ2_M2.95GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.IQ2_S.ggufIQ2_S2.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.IQ2_XS.ggufIQ2_XS2.61GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS2.40GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.IQ1_M.ggufIQ1_M2.16GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.IQ1_S.ggufIQ1_S2.02GB✅ 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/Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule-IMat-GGUF --include "Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.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/Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule-IMat-GGUF --include "Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.Q8_0/*" --local-dir ./
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Simple chat template

<|begin_of_text|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{user_prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

{assistant_response}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{next_user_prompt}<|eot_id|>

Chat template with system prompt

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

{system_prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{user_prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

{assistant_response}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{next_user_prompt}<|eot_id|>

Llama.cpp

llama.cpp/main -m Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.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: Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.Q8_0/Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule.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
457077d

0 моделей