/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen2-7B
Библиотека
gguf
Опубликована
6 июн 2024

Qwen2-7B-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

legraphista/Qwen2-7B-IMat-GGUF — это набор GGUF-квантизованных версий языковой модели Qwen2-7B, разработанной командой Qwen.

3 883скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 июн 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. В репозитории представлены варианты с разной степенью квантизации — от BF16 и FP16 до 1–8-битных форматов, что позволяет выбирать баланс между качеством, размером файла и требованиями к памяти. В метаданных указан английский язык.

Квантизация выполнена legraphista с использованием llama.cpp версии b3091. Для ряда низко- и среднебитных вариантов применена IMatrix, предназначенная для улучшения сохранения качества при уменьшении разрядности; для некоторых вариантов доступны статические квантизации без IMatrix. Размер файлов варьируется примерно от 2,60 до 15,24 ГБ. Контекстное окно, точная архитектура базовой модели, мультимодальные возможности и результаты сравнительных тестов в предоставленных данных не указаны.

Главное преимущество набора — широкий выбор форматов для запуска модели на оборудовании с различным объёмом памяти и возможность локального использования. Ограничения связаны с компромиссом квантизации: более компактные варианты могут уступать полноточным по качеству, стабильности и точности ответов, однако конкретные потери не измерены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит12

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

Qwen2-7B-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of Qwen/Qwen2-7B

Original Model: Qwen/Qwen2-7B
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3091
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Qwen2-7B.Q8_0.ggufQ8_08.10GB✅ Available⚪ Static📦 No
Qwen2-7B.Q6_K.ggufQ6_K6.25GB✅ Available⚪ Static📦 No
Qwen2-7B.Q4_K.ggufQ4_K4.68GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-7B.Q3_K.ggufQ3_K3.81GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-7B.Q2_K.ggufQ2_K3.02GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Qwen2-7B.BF16.ggufBF1615.24GB✅ Available⚪ Static📦 No
Qwen2-7B.FP16.ggufF1615.24GB✅ Available⚪ Static📦 No
Qwen2-7B.Q8_0.ggufQ8_08.10GB✅ Available⚪ Static📦 No
Qwen2-7B.Q6_K.ggufQ6_K6.25GB✅ Available⚪ Static📦 No
Qwen2-7B.Q5_K.ggufQ5_K5.44GB✅ Available⚪ Static📦 No
Qwen2-7B.Q5_K_S.ggufQ5_K_S5.32GB✅ Available⚪ Static📦 No
Qwen2-7B.Q4_K.ggufQ4_K4.68GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-7B.Q4_K_S.ggufQ4_K_S4.46GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-7B.IQ4_NL.ggufIQ4_NL4.44GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-7B.IQ4_XS.ggufIQ4_XS4.22GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-7B.Q3_K.ggufQ3_K3.81GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-7B.Q3_K_L.ggufQ3_K_L4.09GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-7B.Q3_K_S.ggufQ3_K_S3.49GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-7B.IQ3_M.ggufIQ3_M3.57GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-7B.IQ3_S.ggufIQ3_S3.50GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-7B.IQ3_XS.ggufIQ3_XS3.35GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-7B.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS3.11GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-7B.Q2_K.ggufQ2_K3.02GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-7B.Q2_K_S.ggufQ2_K_S2.83GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-7B.IQ2_M.ggufIQ2_M2.78GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-7B.IQ2_S.ggufIQ2_S2.60GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-7B.IQ2_XS.ggufIQ2_XS2.47GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-7B.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS2.27GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-7B.IQ1_M.ggufIQ1_M2.04GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-7B.IQ1_S.ggufIQ1_S1.90GB✅ 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/Qwen2-7B-IMat-GGUF --include "Qwen2-7B.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/Qwen2-7B-IMat-GGUF --include "Qwen2-7B.Q8_0/*" --local-dir ./
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Simple chat template

<|im_start|>system
You are a helpful assistant<|im_end|>
<|im_start|>user
{user_prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
{assistant_response}<|im_end|>
<|im_start|>user
{next_user_prompt}<|im_end|>

Chat template with system prompt

<|im_start|>system
{system_prompt}<|im_end|>
<|im_start|>user
{user_prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
{assistant_response}<|im_end|>
<|im_start|>user
{next_user_prompt}<|im_end|>

Llama.cpp

llama.cpp/main -m Qwen2-7B.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: Qwen2-7B.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge Qwen2-7B.Q8_0/Qwen2-7B.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf Qwen2-7B.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
f48eb29

0 моделей