/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3
Библиотека
gguf
Опубликована
27 июн 2024

Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3-IMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия языковой модели UCLA-AGI/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.

3 175скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 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

Модель подготовлена пользователем legraphista с использованием llama.cpp и методов IMatrix; исходный формат весов — BF16. В качестве данных для исходной модели указана коллекция openbmb/UltraFeedback.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на английском языке, включая работу через совместимые с llama.cpp локальные приложения. Доступны варианты от BF16 и FP16 до Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K и Q2_K, а также ряд IQ-квантизаций. Размер файлов варьируется примерно от 3,18 до 16,07 ГБ, что позволяет выбирать между качеством и требованиями к памяти. Для ряда вариантов с более сильным сжатием применена IMatrix, призванная уменьшить потери качества при квантовании.

Сильной стороной модели является возможность локального запуска в формате GGUF и широкий выбор уровней квантования, включая варианты, оптимизированные для ограниченных ресурсов. Ограничения включают потенциальное снижение качества при использовании низкобитных вариантов; конкретные характеристики контекстного окна, архитектуры, мультимодальности и производительности в README не указаны. Лицензия — Apache 2.0.

Для каких профессий подходит8

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-Instruct-8B-SPPO-Iter3-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of UCLA-AGI/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3

Original Model: UCLA-AGI/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3248
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.Q8_0.ggufQ8_08.54GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.Q6_K.ggufQ6_K6.60GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.Q4_K.ggufQ4_K4.92GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.Q3_K.ggufQ3_K4.02GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.Q2_K.ggufQ2_K3.18GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.BF16.ggufBF1616.07GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.FP16.ggufF1616.07GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.Q8_0.ggufQ8_08.54GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.Q6_K.ggufQ6_K6.60GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.Q5_K.ggufQ5_K5.73GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.Q5_K_S.ggufQ5_K_S5.60GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.Q4_K.ggufQ4_K4.92GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.Q4_K_S.ggufQ4_K_S4.69GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.IQ4_NL.ggufIQ4_NL4.68GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.IQ4_XS.ggufIQ4_XS4.45GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.Q3_K.ggufQ3_K4.02GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.Q3_K_L.ggufQ3_K_L4.32GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.Q3_K_S.ggufQ3_K_S3.66GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.IQ3_M.ggufIQ3_M3.78GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.IQ3_S.ggufIQ3_S3.68GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.IQ3_XS.ggufIQ3_XS3.52GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS3.27GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.Q2_K.ggufQ2_K3.18GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.Q2_K_S.ggufQ2_K_S2.99GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.IQ2_M.ggufIQ2_M2.95GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.IQ2_S.ggufIQ2_S2.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.IQ2_XS.ggufIQ2_XS2.61GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS2.40GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.IQ1_M.ggufIQ1_M2.16GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.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-Instruct-8B-SPPO-Iter3-IMat-GGUF --include "Llama-3-Instruct-8B-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/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3-IMat-GGUF --include "Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.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-Instruct-8B-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: Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.Q8_0/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf Llama-3-Instruct-8B-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
02bd185

0 моделей