/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Базовая модель
Phi-3-mini-4k-instruct
Библиотека
gguf
Опубликована
25 мая 2024

Phi-3-mini-4k-instruct-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Phi-3-mini-4k-instruct-IMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия инструкционной модели microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct, подготовленная legraphista с использованием llama.cpp.

1 106скачиваний 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 диалоговых сценариев, включая локальный запуск через совместимые инструменты экосистемы llama.cpp. В README заявлена поддержка английского языка.

Модель поставляется в форматах GGUF с различными вариантами точности и степенью сжатия: от FP16 и BF16 до Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K, Q2_K и форматов IQ. Для ряда вариантов применена imatrix-квантизация, рассчитанная на сохранение качества при уменьшении размера модели. Доступны файлы объёмом примерно от 1,32 до 7,64 ГБ; конкретные требования к памяти и производительность зависят от выбранного варианта и оборудования. Из идентификатора базовой модели следует контекст 4K токенов.

Сильной стороной является широкий выбор уровней квантизации, позволяющий подобрать баланс между качеством, размером и скоростью локального запуска. Ограничения включают преимущественно англоязычную заявленную область применения, ограниченный контекст и возможные потери качества при использовании наиболее компактных вариантов квантизации. Распространение указано по лицензии MIT, унаследованной от исходной модели Microsoft.

Для каких профессий подходит8

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-mini-4k-instruct-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct

Original Model: microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3001
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Phi-3-mini-4k-instruct.Q8_0.ggufQ8_04.06GB✅ Available⚪ No📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.Q6_K.ggufQ6_K3.14GB✅ Available⚪ No📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.Q4_K.ggufQ4_K2.39GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.Q3_K.ggufQ3_K1.96GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.Q2_K.ggufQ2_K1.42GB✅ Available🟢 Yes📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Phi-3-mini-4k-instruct.FP16.ggufF167.64GB✅ Available⚪ No📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.BF16.ggufBF167.64GB✅ Available⚪ No📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.Q5_K.ggufQ5_K2.82GB✅ Available⚪ No📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.Q5_K_S.ggufQ5_K_S2.64GB✅ Available⚪ No📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.Q4_K_S.ggufQ4_K_S2.19GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.Q3_K_L.ggufQ3_K_L2.09GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.Q3_K_S.ggufQ3_K_S1.68GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.Q2_K_S.ggufQ2_K_S1.33GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.IQ4_NL.ggufIQ4_NL2.18GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.IQ4_XS.ggufIQ4_XS2.06GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.IQ3_M.ggufIQ3_M1.86GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.IQ3_S.ggufIQ3_S1.68GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.IQ3_XS.ggufIQ3_XS1.63GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS1.51GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.IQ2_M.ggufIQ2_M1.32GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.IQ2_S.ggufIQ2_S1.22GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.IQ2_XS.ggufIQ2_XS1.15GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS1.04GB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.IQ1_M.ggufIQ1_M917.11MB✅ Available🟢 Yes📦 No
Phi-3-mini-4k-instruct.IQ1_S.ggufIQ1_S841.61MB✅ 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-mini-4k-instruct-IMat-GGUF --include "Phi-3-mini-4k-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-mini-4k-instruct-IMat-GGUF --include "Phi-3-mini-4k-instruct.Q8_0/*" --local-dir Phi-3-mini-4k-instruct.Q8_0
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Simple chat template

<s><|user|>
I am going to Paris, what should I see?<|end|>
<|assistant|>
Paris, the capital of France, is known for its stunning architecture, art museums, historical landmarks, and romantic atmosphere. Here are some of the top attractions to see in Paris:

1. The Eiffel Tower: The iconic Eiffel Tower is one of the most recognizable landmarks in the world and offers breathtaking views of the city.
2. The Louvre Museum: The Louvre is one of the world's largest and most famous museums, housing an impressive collection of art and artifacts, including the Mona Lisa.
3. Notre-Dame Cathedral: This beautiful cathedral is one of the most famous landmarks in Paris and is known for its Gothic architecture and stunning stained glass windows.

These are just a few of the many attractions that Paris has to offer. With so much to see and do, it's no wonder that Paris is one of the most popular tourist destinations in the world."<|end|>
<|user|>
What is so great about #1?<|end|>
<|assistant|>

Llama.cpp

llama.cpp/main -m Phi-3-mini-4k-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-mini-4k-instruct.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge Phi-3-mini-4k-instruct.Q8_0/Phi-3-mini-4k-instruct.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf Phi-3-mini-4k-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
b3f64c6

0 моделей