/ Модель

Характеристики

Лицензия
Llama 3.1
Базовая модель
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct
Библиотека
gguf
Опубликована
23 июл 2024

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

legraphista/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-IMat-GGUF — вариант модели Meta-Llama-3.1-70B-Instruct, опубликованный пользователем legraphista.

2 099скачиваний за 30 дней11лайковвеса обновлены27 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

Это большая инструкционно настроенная языковая модель семейства Llama 3.1 от Meta, предназначенная для диалоговых сценариев, следования инструкциям и генерации текста.

Из доступных данных известно, что модель относится к классу 70B и основана на Meta-Llama-3.1-70B-Instruct. Формат GGUF указан в идентификаторе модели, однако сведения о конкретном типе квантования, размере контекста, поддерживаемых языках и дополнительных изменениях по сравнению с базовой моделью отсутствуют. Модель ориентирована на текстовые задачи; информация о поддержке других модальностей не предоставлена.

Использование регулируется Llama 3.1 Community License от Meta. Лицензия разрешает использование, воспроизведение, распространение и создание производных работ на установленных условиях, включая соблюдение Acceptable Use Policy, указание лицензии и атрибуции, а также отображение надписи «Built with Llama» при распространении материалов или продуктов. Для продуктов с более чем 700 миллионами ежемесячно активных пользователей требуется отдельное разрешение Meta.

Для каких профессий подходит15

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

[!NOTE] If you're looking for quants pre llama.cpp PR #8676, you can find them here in this branch
Main branch quants may not be not compatible with older llama.cpp builds

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct

Original Model: meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3479
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.Q8_0/*Q8_074.98GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.Q6_K/*Q6_K57.89GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.Q4_K.ggufQ4_K42.52GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.Q3_K.ggufQ3_K34.27GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.Q2_K.ggufQ2_K26.38GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.BF16/*BF16141.12GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.FP16/*F16141.12GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.Q8_0/*Q8_074.98GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.Q6_K/*Q6_K57.89GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.Q5_K/*Q5_K49.95GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.Q5_K_S/*Q5_K_S48.66GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.Q4_K.ggufQ4_K42.52GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.Q4_K_S.ggufQ4_K_S40.35GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.IQ4_NL.ggufIQ4_NL40.05GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.IQ4_XS.ggufIQ4_XS37.90GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.Q3_K.ggufQ3_K34.27GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.Q3_K_L.ggufQ3_K_L37.14GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.Q3_K_S.ggufQ3_K_S30.91GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.IQ3_M.ggufIQ3_M31.94GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.IQ3_S.ggufIQ3_S30.91GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.IQ3_XS.ggufIQ3_XS29.31GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS27.47GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.Q2_K.ggufQ2_K26.38GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.Q2_K_S.ggufQ2_K_S24.47GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.IQ2_M.ggufIQ2_M24.12GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.IQ2_S.ggufIQ2_S22.24GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.IQ2_XS.ggufIQ2_XS21.14GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS19.10GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.IQ1_M.ggufIQ1_M16.75GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.IQ1_S.ggufIQ1_S15.34GB✅ 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/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-IMat-GGUF --include "Meta-Llama-3.1-70B-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/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-IMat-GGUF --include "Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.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|><|start_header_id|>assistant<|end_header_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|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>


Llama.cpp

llama.cpp/main -m Meta-Llama-3.1-70B-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: Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.Q8_0/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf Meta-Llama-3.1-70B-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
4841191

0 моделей