/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Mistral-7B-v0.3
Библиотека
gguf
Опубликована
26 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

Mistral-7B-v0.3-IMat-GGUF

legraphista
Генерация текстаТекст → текст11 профессий

legraphista/Mistral-7B-v0.3-IMat-GGUF — это набор GGUF-квантизованных версий базовой модели mistralai/Mistral-7B-v0.3.

1 162скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 мая 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 локального запуска через совместимые инструменты, включая llama.cpp. Квантизацию выполнил legraphista с использованием llama.cpp b3003 и метода IMatrix на основе калибровочного набора данных.

Модель имеет около 7 миллиардов параметров и поставляется в вариантах от BF16 и F16 до различных уровней Q- и IQ-квантизации размером примерно от 1,76 до 14,50 ГБ. IMatrix применена к ряду вариантов Q4 и ниже, что может помогать сохранять качество при уменьшении размера. Более компактные файлы удобны для запуска на ограниченных по памяти устройствах, однако сильная квантизация может снижать точность и качество генерации. В README не указаны поддерживаемые языки, длина контекста, точная архитектура и результаты бенчмарков. Распространение заявлено по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Mistral-7B-v0.3-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of mistralai/Mistral-7B-v0.3

Original Model: mistralai/Mistral-7B-v0.3
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3003
IMatrix dataset: here

Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Mistral-7B-v0.3.Q8_0.ggufQ8_07.70GB✅ Available⚪ No📦 No
Mistral-7B-v0.3.Q6_K.ggufQ6_K5.95GB✅ Available⚪ No📦 No
Mistral-7B-v0.3.Q4_K.ggufQ4_K4.37GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Mistral-7B-v0.3.Q3_K.ggufQ3_K3.52GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Mistral-7B-v0.3.Q2_K.ggufQ2_K2.72GB✅ Available🟢 Yes📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Mistral-7B-v0.3.FP16.ggufF1614.50GB✅ Available⚪ No📦 No
Mistral-7B-v0.3.BF16.ggufBF1614.50GB✅ Available⚪ No📦 No
Mistral-7B-v0.3.Q5_K.ggufQ5_K5.14GB✅ Available⚪ No📦 No
Mistral-7B-v0.3.Q5_K_S.ggufQ5_K_S5.00GB✅ Available⚪ No📦 No
Mistral-7B-v0.3.Q4_K_S.ggufQ4_K_S4.14GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Mistral-7B-v0.3.Q3_K_L.ggufQ3_K_L3.83GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Mistral-7B-v0.3.Q3_K_S.ggufQ3_K_S3.17GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Mistral-7B-v0.3.Q2_K_S.ggufQ2_K_S2.53GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Mistral-7B-v0.3.IQ4_NL.ggufIQ4_NL4.13GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Mistral-7B-v0.3.IQ4_XS.ggufIQ4_XS3.91GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Mistral-7B-v0.3.IQ3_M.ggufIQ3_M3.29GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Mistral-7B-v0.3.IQ3_S.ggufIQ3_S3.19GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Mistral-7B-v0.3.IQ3_XS.ggufIQ3_XS3.02GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Mistral-7B-v0.3.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS2.83GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Mistral-7B-v0.3.IQ2_M.ggufIQ2_M2.50GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Mistral-7B-v0.3.IQ2_S.ggufIQ2_S2.31GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Mistral-7B-v0.3.IQ2_XS.ggufIQ2_XS2.20GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Mistral-7B-v0.3.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS1.99GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Mistral-7B-v0.3.IQ1_M.ggufIQ1_M1.76GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Mistral-7B-v0.3.IQ1_S.ggufIQ1_S1.62GB✅ Available🟢 Yes📦 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/Mistral-7B-v0.3-IMat-GGUF --include "Mistral-7B-v0.3.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/Mistral-7B-v0.3-IMat-GGUF --include "Mistral-7B-v0.3.Q8_0/*" --local-dir Mistral-7B-v0.3.Q8_0
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Llama.cpp

llama.cpp/main -m Mistral-7B-v0.3.Q8_0.gguf --color -i -p "prompt here"

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: Mistral-7B-v0.3.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge Mistral-7B-v0.3.Q8_0/Mistral-7B-v0.3.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf Mistral-7B-v0.3.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
488d2d7

0 моделей

    Создать бенчмарк