/ Модель

Характеристики

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

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

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated-IMat-GGUF — это GGUF-сборка инструкционной языковой модели mlabonne/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated, подготовленная и квантованная пользователем legraphista с помощью llama.cpp.

2 066скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены28 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 генерации текста и диалогового использования в локальных приложениях, поддерживающих формат GGUF и llama.cpp.

Доступны варианты от BF16 и FP16 до квантований Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K, Q2_K и IQ4. Для ряда вариантов применена IMatrix-квантизация, призванная сохранить качество при уменьшении размера модели. Размер базовой модели составляет 8B параметров, исходный тип данных — BF16. В README не указаны точный размер контекста, перечень поддерживаемых языков и мультимодальные возможности; по представленным данным это текстовая модель без заявленной поддержки изображений или других модальностей.

Сильными сторонами сборки являются широкий выбор уровней квантования, возможность локального запуска и наличие вариантов, оптимизированных по соотношению качества и потребления памяти. Ограничения включают потенциальную потерю качества в низкобитных вариантах, зависимость производительности от оборудования и совместимость с llama.cpp или другим ПО, поддерживающим GGUF. Основа модели обозначена как abliterated и uncensored, поэтому встроенные ограничения безопасности могут быть ослаблены; это следует учитывать при использовании. Указанная лицензия — Llama 3.1.

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

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

Llama.cpp imatrix quantization of mlabonne/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated

Original Model: mlabonne/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3484
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.Q8_0.ggufQ8_08.54GB✅ Available⚪ Static📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.Q6_K.ggufQ6_K6.60GB✅ Available⚪ Static📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.Q4_K.ggufQ4_K4.92GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.Q3_K.ggufQ3_K4.02GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.Q2_K.ggufQ2_K3.18GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.BF16.ggufBF1616.07GB✅ Available⚪ Static📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.FP16.ggufF1616.07GB✅ Available⚪ Static📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.Q8_0.ggufQ8_08.54GB✅ Available⚪ Static📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.Q6_K.ggufQ6_K6.60GB✅ Available⚪ Static📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.Q5_K.ggufQ5_K5.73GB✅ Available⚪ Static📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.Q5_K_S.ggufQ5_K_S5.60GB✅ Available⚪ Static📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.Q4_K.ggufQ4_K4.92GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.Q4_K_S.ggufQ4_K_S4.69GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.IQ4_NL.ggufIQ4_NL4.68GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.IQ4_XS.ggufIQ4_XS4.45GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.Q3_K.ggufQ3_K4.02GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.Q3_K_L.ggufQ3_K_L4.32GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.Q3_K_S.ggufQ3_K_S3.66GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.IQ3_M.ggufIQ3_M3.78GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.IQ3_S.ggufIQ3_S3.68GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.IQ3_XS.ggufIQ3_XS3.52GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS3.27GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.Q2_K.ggufQ2_K3.18GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.Q2_K_S.ggufQ2_K_S2.99GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.IQ2_M.ggufIQ2_M2.95GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.IQ2_S.ggufIQ2_S2.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.IQ2_XS.ggufIQ2_XS2.61GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS2.40GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.IQ1_M.ggufIQ1_M2.16GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.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-abliterated-IMat-GGUF --include "Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.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-abliterated-IMat-GGUF --include "Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.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-abliterated.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-abliterated.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.Q8_0/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated.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
a9e4e77

0 моделей