/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Mistral-Nemo-Instruct-2407
Библиотека
gguf
Опубликована
23 июл 2024

Mistral-Nemo-Instruct-2407-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Mistral-Nemo-Instruct-2407-IMat-GGUF — это набор квантизированных версий instruct-модели Mistral-Nemo-Instruct-2407, разработанной Mistral AI и преобразованной в формат GGUF пользователем legraphista.

1 094скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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

Квантизация выполнена с помощью llama.cpp на основе исходных весов BF16; для ряда вариантов применена IMatrix-калибровка, предназначенная для снижения потерь качества при уменьшении размера модели.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования в локальных приложениях, совместимых с llama.cpp и форматом GGUF. В README заявлена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, русского, китайского и японского языков. Доступны варианты от BF16 и FP16 до Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K, Q2_K и других форматов; размеры файлов варьируются примерно от 4,79 до 24,50 ГБ.

Основное преимущество набора — выбор между качеством, требованиями к памяти и скоростью локального запуска. IMatrix применяется в некоторых вариантах с более сильным сжатием, включая Q4_K, Q3_K и Q2_K, однако README не содержит результатов сравнительных тестов, точных характеристик архитектуры, числа параметров, размера контекста или требований к оборудованию. Поэтому качество и производительность зависят от выбранного варианта квантизации и среды выполнения. Лицензия модели — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит13

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

Mistral-Nemo-Instruct-2407-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407

Original Model: mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3445
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Mistral-Nemo-Instruct-2407.Q8_0.ggufQ8_013.02GB✅ Available⚪ Static📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.Q6_K.ggufQ6_K10.06GB✅ Available⚪ Static📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.Q4_K.ggufQ4_K7.48GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.Q3_K.ggufQ3_K6.08GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.Q2_K.ggufQ2_K4.79GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Mistral-Nemo-Instruct-2407.BF16.ggufBF1624.50GB✅ Available⚪ Static📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.FP16.ggufF1624.50GB✅ Available⚪ Static📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.Q8_0.ggufQ8_013.02GB✅ Available⚪ Static📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.Q6_K.ggufQ6_K10.06GB✅ Available⚪ Static📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.Q5_K.ggufQ5_K8.73GB✅ Available⚪ Static📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.Q5_K_S.ggufQ5_K_S8.52GB✅ Available⚪ Static📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.Q4_K.ggufQ4_K7.48GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.Q4_K_S.ggufQ4_K_S7.12GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.IQ4_NL.ggufIQ4_NL7.10GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.IQ4_XS.ggufIQ4_XS6.74GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.Q3_K.ggufQ3_K6.08GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.Q3_K_L.ggufQ3_K_L6.56GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.Q3_K_S.ggufQ3_K_S5.53GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.IQ3_M.ggufIQ3_M5.72GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.IQ3_S.ggufIQ3_S5.56GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.IQ3_XS.ggufIQ3_XS5.31GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS4.95GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.Q2_K.ggufQ2_K4.79GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.Q2_K_S.ggufQ2_K_S4.49GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.IQ2_M.ggufIQ2_M4.44GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.IQ2_S.ggufIQ2_S4.14GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.IQ2_XS.ggufIQ2_XS3.92GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS3.59GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.IQ1_M.ggufIQ1_M3.22GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Mistral-Nemo-Instruct-2407.IQ1_S.ggufIQ1_S3.00GB✅ 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/Mistral-Nemo-Instruct-2407-IMat-GGUF --include "Mistral-Nemo-Instruct-2407.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-Nemo-Instruct-2407-IMat-GGUF --include "Mistral-Nemo-Instruct-2407.Q8_0/*" --local-dir ./
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Simple chat template

<s>[INST] {user_prompt}[/INST] {assistant_response}</s>[INST] {next_user_prompt}[/INST]

Chat template with system prompt

<s>[INST] {user_prompt}[/INST] {assistant_response}</s>[INST] {system_prompt}

{next_user_prompt}[/INST]

Llama.cpp

llama.cpp/main -m Mistral-Nemo-Instruct-2407.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: Mistral-Nemo-Instruct-2407.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge Mistral-Nemo-Instruct-2407.Q8_0/Mistral-Nemo-Instruct-2407.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf Mistral-Nemo-Instruct-2407.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
410cf93

0 моделей