/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
Qwen2-Math-72B-Instruct
Библиотека
gguf
Опубликована
8 авг 2024

Qwen2-Math-72B-Instruct-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Qwen2-Math-72B-Instruct-IMat-GGUF — квантизированная версия языковой модели Qwen/Qwen2-Math-72B-Instruct.

680скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 авг 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

Исходную модель разработала команда Qwen, а квантизацию выполнил legraphista с использованием llama.cpp и IMatrix-калибровки. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и решения математических задач, включая сценарии локального запуска через совместимые инструменты llama.cpp и GGUF.

Модель содержит 72 млрд параметров, изначально представлена в формате BF16 и доступна в нескольких вариантах GGUF-квантизации: от Q8_0 до 1–3-битных форматов, включая Q4_K, Q3_K и Q2_K. Для ряда вариантов применена IMatrix, призванная сохранить качество при уменьшении размера. В карточке указаны английский язык и текстовая модальность; размер контекста и точная архитектура не приведены.

Сильная сторона модели — специализация на математическом рассуждении и широкий выбор вариантов квантизации, позволяющий выбирать баланс между качеством, размером файлов и требованиями к памяти. Ограничения связаны с очень большим исходным размером: даже доступные квантизированные файлы занимают примерно от 29,81 до 77,26 ГБ, а некоторые варианты разделены на несколько частей. Качество и потребление ресурсов зависят от выбранного формата квантизации. Лицензия обозначена как other с названием tongyi-qianwen; подробные условия приведены в лицензии исходной модели Qwen/Qwen2-Math-72B-Instruct.

Для каких профессий подходит6

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-Math-72B-Instruct-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of Qwen/Qwen2-Math-72B-Instruct

Original Model: Qwen/Qwen2-Math-72B-Instruct
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3547
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Qwen2-Math-72B-Instruct.Q8_0/*Q8_077.26GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
Qwen2-Math-72B-Instruct.Q6_K/*Q6_K64.35GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
Qwen2-Math-72B-Instruct.Q4_K/*Q4_K47.42GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
Qwen2-Math-72B-Instruct.Q3_K.ggufQ3_K37.70GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-Math-72B-Instruct.Q2_K.ggufQ2_K29.81GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Qwen2-Math-72B-Instruct.BF16/*BF16145.42GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
Qwen2-Math-72B-Instruct.FP16/*F16145.42GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
Qwen2-Math-72B-Instruct.Q8_0/*Q8_077.26GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
Qwen2-Math-72B-Instruct.Q6_K/*Q6_K64.35GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
Qwen2-Math-72B-Instruct.Q5_K/*Q5_K54.45GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
Qwen2-Math-72B-Instruct.Q5_K_S/*Q5_K_S51.38GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
Qwen2-Math-72B-Instruct.Q4_K/*Q4_K47.42GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
Qwen2-Math-72B-Instruct.Q4_K_S.ggufQ4_K_S43.89GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-Math-72B-Instruct.IQ4_NL.ggufIQ4_NL41.32GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-Math-72B-Instruct.IQ4_XS.ggufIQ4_XS39.71GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-Math-72B-Instruct.Q3_K.ggufQ3_K37.70GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-Math-72B-Instruct.Q3_K_L.ggufQ3_K_L39.51GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-Math-72B-Instruct.Q3_K_S.ggufQ3_K_S34.49GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-Math-72B-Instruct.IQ3_M.ggufIQ3_M35.50GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-Math-72B-Instruct.IQ3_S.ggufIQ3_S34.49GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-Math-72B-Instruct.IQ3_XS.ggufIQ3_XS32.84GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-Math-72B-Instruct.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS31.85GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-Math-72B-Instruct.Q2_K.ggufQ2_K29.81GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-Math-72B-Instruct.Q2_K_S.ggufQ2_K_S29.57GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-Math-72B-Instruct.IQ2_M.ggufIQ2_M29.34GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-Math-72B-Instruct.IQ2_S.ggufIQ2_S27.94GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-Math-72B-Instruct.IQ2_XS.ggufIQ2_XS27.06GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-Math-72B-Instruct.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS25.49GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-Math-72B-Instruct.IQ1_M.ggufIQ1_M23.74GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Qwen2-Math-72B-Instruct.IQ1_SIQ1_S-❌ Error🟢 IMatrix-

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-Math-72B-Instruct-IMat-GGUF --include "Qwen2-Math-72B-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/Qwen2-Math-72B-Instruct-IMat-GGUF --include "Qwen2-Math-72B-Instruct.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-Math-72B-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: Qwen2-Math-72B-Instruct.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge Qwen2-Math-72B-Instruct.Q8_0/Qwen2-Math-72B-Instruct.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf Qwen2-Math-72B-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
9cd49e1

0 моделей