/ Модель

Характеристики

Лицензия
Llama 3.2
Базовая модель
Llama-3.2-3B-Instruct
Библиотека
gguf
Опубликована
25 сен 2024

Llama-3.2-3B-Instruct-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

legraphista/Llama-3.2-3B-Instruct-IMat-GGUF — это GGUF-версия инструкционно дообученной языковой модели Llama 3.2 3B Instruct, разработанной Meta и опубликованной пользователем legraphista.

2 313скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены25 сен 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 диалоговых приложений, генерации и преобразования текста, ответов на инструкции и локального запуска через совместимые инструменты инференса. Обозначение IMat указывает на вариант упаковки или представления модели, однако точная схема квантования в предоставленных данных не указана.

Модель относится к семейству Llama 3.2 и содержит около 3 миллиардов параметров. Она является текстовой, но сведения о поддерживаемых языках, размере контекстного окна, конкретной архитектуре квантования и результатах тестирования в README не приведены. Компактный размер может быть удобен для запуска на локальном оборудовании с ограниченными ресурсами, однако по возможностям и качеству генерации модель уступает более крупным системам.

Использование и распространение регулируются Llama 3.2 Community License от Meta. При распространении материалов или производных продуктов требуется включать текст лицензии и обозначение «Built with Llama», сохранять предусмотренное уведомление об авторских правах и соблюдать Acceptable Use Policy. Для продуктов с более чем 700 миллионами ежемесячных активных пользователей предусмотрено дополнительное лицензирование Meta.

Для каких профессий подходит11

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-3.2-3B-Instruct-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct

Original Model: meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3825
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Llama-3.2-3B-Instruct.Q8_0.ggufQ8_03.42GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.Q6_K.ggufQ6_K2.64GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.Q4_K.ggufQ4_K2.02GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.Q3_K.ggufQ3_K1.69GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.Q2_K.ggufQ2_K1.36GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Llama-3.2-3B-Instruct.BF16.ggufBF166.43GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.FP16.ggufF166.43GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.Q8_0.ggufQ8_03.42GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.Q6_K.ggufQ6_K2.64GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.Q5_K.ggufQ5_K2.32GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.Q5_K_S.ggufQ5_K_S2.27GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.Q4_K.ggufQ4_K2.02GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.Q4_K_S.ggufQ4_K_S1.93GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.IQ4_NL.ggufIQ4_NL1.92GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.IQ4_XS.ggufIQ4_XS1.83GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.Q3_K.ggufQ3_K1.69GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.Q3_K_L.ggufQ3_K_L1.82GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.Q3_K_S.ggufQ3_K_S1.54GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.IQ3_M.ggufIQ3_M1.60GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.IQ3_S.ggufIQ3_S1.54GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.IQ3_XS.ggufIQ3_XS1.48GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS1.35GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.Q2_K.ggufQ2_K1.36GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.Q2_K_S.ggufQ2_K_S1.27GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.IQ2_M.ggufIQ2_M1.23GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.IQ2_S.ggufIQ2_S1.15GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.IQ2_XS.ggufIQ2_XS1.10GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS1.02GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.IQ1_M.ggufIQ1_M924.19MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-3B-Instruct.IQ1_S.ggufIQ1_S868.16MB✅ 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-3.2-3B-Instruct-IMat-GGUF --include "Llama-3.2-3B-Instruct.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-3.2-3B-Instruct-IMat-GGUF --include "Llama-3.2-3B-Instruct.Q8_0/*" --local-dir ./
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Simple chat template

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

Cutting Knowledge Date: December 2023
Today Date: 26 Jul 2024

<|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|>

Chat template with system prompt

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

Cutting Knowledge Date: December 2023
Today Date: 26 Jul 2024

{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-3.2-3B-Instruct.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-3.2-3B-Instruct.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge Llama-3.2-3B-Instruct.Q8_0/Llama-3.2-3B-Instruct.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf Llama-3.2-3B-Instruct.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
5b35354

0 моделей