/ Модель

Характеристики

Лицензия
Llama 3.1
Базовая модель
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Библиотека
gguf
Опубликована
23 июл 2024

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

legraphista/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-IMat-GGUF — вариант модели Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, подготовленный legraphista в формате GGUF с поддержкой IMat.

1 390скачиваний за 30 дней6лайковвеса 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 инструкционно настроенная большая языковая модель Meta с 8 млрд параметров, предназначенная для диалогов, следования инструкциям и генерации текстовых ответов. Данные README не содержат точной информации о поддерживаемых языках, длине контекста, конкретных вариантах квантования или аппаратных требованиях.

Формат GGUF делает модель пригодной для локального запуска в совместимом программном обеспечении, однако README не указывает конкретные средства инференса и характеристики производительности. Ограничения включают возможные ошибки и нежелательные результаты, характерные для языковых моделей, а также ответственность пользователя за оценку пригодности выводов. Модель распространяется на условиях Llama 3.1 Community License от Meta. При распространении материалов или производных продуктов требуется сохранять текст лицензии и указывать «Built with Llama»; также необходимо соблюдать Acceptable Use Policy. Для продуктов с более чем 700 млн ежемесячных активных пользователей предусмотрены дополнительные лицензионные условия.

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-3.1-8B-Instruct-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct

Original Model: meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-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-3.1-8B-Instruct.Q8_0.ggufQ8_08.54GB✅ Available⚪ Static📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q6_K.ggufQ6_K6.60GB✅ Available⚪ Static📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q4_K.ggufQ4_K4.92GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q3_K.ggufQ3_K4.02GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q2_K.ggufQ2_K3.18GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.BF16.ggufBF1616.07GB✅ Available⚪ Static📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.FP16.ggufF1616.07GB✅ Available⚪ Static📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q8_0.ggufQ8_08.54GB✅ Available⚪ Static📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q6_K.ggufQ6_K6.60GB✅ Available⚪ Static📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q5_K.ggufQ5_K5.73GB✅ Available⚪ Static📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q5_K_S.ggufQ5_K_S5.60GB✅ Available⚪ Static📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q4_K.ggufQ4_K4.92GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q4_K_S.ggufQ4_K_S4.69GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.IQ4_NL.ggufIQ4_NL4.68GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.IQ4_XS.ggufIQ4_XS4.45GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q3_K.ggufQ3_K4.02GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q3_K_L.ggufQ3_K_L4.32GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q3_K_S.ggufQ3_K_S3.66GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.IQ3_M.ggufIQ3_M3.78GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.IQ3_S.ggufIQ3_S3.68GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.IQ3_XS.ggufIQ3_XS3.52GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS3.27GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q2_K.ggufQ2_K3.18GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q2_K_S.ggufQ2_K_S2.99GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.IQ2_M.ggufIQ2_M2.95GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.IQ2_S.ggufIQ2_S2.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.IQ2_XS.ggufIQ2_XS2.61GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS2.40GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.IQ1_M.ggufIQ1_M2.16GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.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/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-IMat-GGUF --include "Meta-Llama-3.1-8B-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-3.1-8B-Instruct-IMat-GGUF --include "Meta-Llama-3.1-8B-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-3.1-8B-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-3.1-8B-Instruct.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q8_0/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf Meta-Llama-3.1-8B-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
cf2a95d

0 моделей