/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Базовая модель
Phi-3-medium-128k-instruct
Библиотека
gguf
Опубликована
26 мая 2024

Phi-3-medium-128k-instruct-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Это GGUF-квантизированная версия текстовой языковой модели Phi-3-medium-128k-instruct, разработанной Microsoft.

693скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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

Репозиторий подготовлен пользователем legraphista с использованием llama.cpp b3003 и метода IMatrix для отдельных вариантов квантования. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая локальный запуск через llama.cpp и совместимые инструменты. Заявлена поддержка multilingual-сценариев, однако конкретный перечень языков в README не указан.

Модель имеет контекстное окно до 128k токенов и поставляется в форматах GGUF с разными уровнями точности: от FP16 и BF16 до Q2_K, Q3_K, Q4_K, Q5_K, Q6_K, Q8_0 и вариантов IQ. Размер файлов составляет примерно от 4,77 до 27,92 ГБ. Варианты Q2–Q4 и некоторые IQ используют IMatrix, что должно помогать сохранять качество при сильном сжатии, но README не приводит количественных результатов сравнения.

Сильная сторона репозитория — широкий выбор форматов для компромисса между качеством, размером и требованиями к памяти, а также поддержка длинного контекста исходной модели. Ограничения включают высокие аппаратные требования для крупных вариантов и возможное снижение качества у низкобитных квантований; архитектура и точное число параметров в README не указаны. Модель распространяется по лицензии MIT, унаследованной от исходной модели Microsoft.

Для каких профессий подходит11

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

Phi-3-medium-128k-instruct-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of microsoft/Phi-3-medium-128k-instruct

Original Model: microsoft/Phi-3-medium-128k-instruct
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
Phi-3-medium-128k-instruct.Q8_0.ggufQ8_014.83GB✅ Available⚪ No📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.Q6_K.ggufQ6_K11.45GB✅ Available⚪ No📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.Q4_K.ggufQ4_K8.57GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.Q3_K.ggufQ3_K6.92GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.Q2_K.ggufQ2_K5.14GB✅ Available🟢 Yes📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Phi-3-medium-128k-instruct.FP16.ggufF1627.92GB✅ Available⚪ No📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.BF16.ggufBF1627.92GB✅ Available⚪ No📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.Q5_K.ggufQ5_K10.07GB✅ Available⚪ No📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.Q5_K_S.ggufQ5_K_S9.62GB✅ Available⚪ No📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.Q4_K_S.ggufQ4_K_S7.95GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.Q3_K_L.ggufQ3_K_L7.49GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.Q3_K_S.ggufQ3_K_S6.06GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.Q2_K_S.ggufQ2_K_S4.77GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.IQ4_NL.ggufIQ4_NL7.90GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.IQ4_XS.ggufIQ4_XS7.47GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.IQ3_M.ggufIQ3_M6.47GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.IQ3_S.ggufIQ3_S6.06GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.IQ3_XS.ggufIQ3_XS5.81GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS5.45GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.IQ2_M.ggufIQ2_M4.72GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.IQ2_S.ggufIQ2_S4.34GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.IQ2_XS.ggufIQ2_XS4.13GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS3.72GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.IQ1_M.ggufIQ1_M3.24GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-medium-128k-instruct.IQ1_S.ggufIQ1_S2.96GB✅ 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/Phi-3-medium-128k-instruct-IMat-GGUF --include "Phi-3-medium-128k-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/Phi-3-medium-128k-instruct-IMat-GGUF --include "Phi-3-medium-128k-instruct.Q8_0/*" --local-dir Phi-3-medium-128k-instruct.Q8_0
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Simple chat template

<|user|>
Can you provide ways to eat combinations of bananas and dragonfruits?<|end|>
<|assistant|>
Sure! Here are some ways to eat bananas and dragonfruits together:
 1. Banana and dragonfruit smoothie: Blend bananas and dragonfruits together with some milk and honey.
 2. Banana and dragonfruit salad: Mix sliced bananas and dragonfruits together with some lemon juice and honey.<|end|>
<|user|>
What about solving an 2x + 3 = 7 equation?<|end|>
<|assistant|>

Llama.cpp

llama.cpp/main -m Phi-3-medium-128k-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: Phi-3-medium-128k-instruct.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge Phi-3-medium-128k-instruct.Q8_0/Phi-3-medium-128k-instruct.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf Phi-3-medium-128k-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
21796a9

0 моделей