/ Модель

Характеристики

Лицензия
Llama 3.1
Базовая модель
Llama-Guard-3-8B
Библиотека
gguf
Опубликована
23 июл 2024

Llama-Guard-3-8B-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

legraphista/Llama-Guard-3-8B-IMat-GGUF — это вариант модели Llama Guard 3 8B, разработанной Meta, подготовленный в формате GGUF.

4 168скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены23 июл 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 задач классификации и фильтрации контента, связанных с безопасностью использования больших языковых моделей, включая проверку пользовательских запросов и ответов на потенциально вредоносное или неприемлемое содержание.

Из доступных данных известно, что модель имеет размер 8B параметров и относится к семейству Llama Guard 3. Формат GGUF ориентирован на локальный запуск в совместимых инструментах вывода, однако сведения о точной архитектуре, используемой квантизации, поддерживаемых языках и размере контекстного окна в карточке не указаны. Ограничения, качество на конкретных языках и сценариях, а также дополнительные характеристики следует проверять отдельно. Использование регулируется Llama 3.1 Community License от Meta: при распространении материалов или производных продуктов необходимо соблюдать условия лицензии, требования атрибуции, Acceptable Use Policy и иные ограничения Meta.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama-Guard-3-8B-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of meta-llama/Llama-Guard-3-8B

Original Model: meta-llama/Llama-Guard-3-8B
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3447
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

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

All Quants

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

Inference

Simple chat template

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

Task: Check if there is unsafe content in 'User' messages in conversations according our safety policy with the below categories.

<BEGIN UNSAFE CONTENT CATEGORIES>
S1: Violent Crimes.
S2: Non-Violent Crimes.
S3: Sex Crimes.
S4: Child Exploitation.
S5: Defamation.
S6: Specialized Advice.
S7: Privacy.
S8: Intellectual Property.
S9: Indiscriminate Weapons.
S10: Hate.
S11: Self-Harm.
S12: Sexual Content.
S13: Elections.
S14: Code Interpreter Abuse.
<END UNSAFE CONTENT CATEGORIES>

<BEGIN CONVERSATION>

User: {user_prompt}

Agent: {assistant_response}

User: {next_user_prompt}

<END CONVERSATION>

Provide your safety assessment for ONLY THE LAST User message in the above conversation:
 - First line must read 'safe' or 'unsafe'.
 - If unsafe, a second line must include a comma-separated list of violated categories.<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Llama.cpp

llama.cpp/main -m Llama-Guard-3-8B.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-Guard-3-8B.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge Llama-Guard-3-8B.Q8_0/Llama-Guard-3-8B.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf Llama-Guard-3-8B.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
e1f9406

0 моделей