/ Модель

Характеристики

Лицензия
CC BY-NC 4.0
Базовая модель
RoGemma-7b-Instruct
Библиотека
gguf
Опубликована
27 июн 2024

RoGemma-7b-Instruct-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

RoGemma-7b-Instruct-IMat-GGUF — набор GGUF-квантизированных версий инструкционной языковой модели RoGemma-7b-Instruct, разработанной OpenLLM-Ro.

3 185скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 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

Квантизацию выполнил legraphista с помощью llama.cpp b3246; исходная модель использует формат BF16, а доступные варианты представлены в форматах BF16, F16, Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K, Q2_K и других. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, прежде всего на румынском языке.

Различные файлы позволяют выбирать баланс между качеством, размером и требованиями к ресурсам: размер доступных вариантов составляет примерно от 3,48 до 17,08 ГБ. Для ряда низко- и среднеразрядных вариантов применена IMatrix-квантизация, призванная сохранить качество при уменьшенном размере; доступны также статические варианты без IMatrix. Репозиторий содержит только GGUF-представления, совместимые с экосистемой llama.cpp. Сведения об архитектуре, размере контекста, поддерживаемых модальностях помимо текста, конкретных ограничениях качества и сценариях использования в README не указаны. Распространение осуществляется по лицензии CC BY-NC 4.0, допускающей использование с указанием авторства и ограничивающей коммерческое применение.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

RoGemma-7b-Instruct-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of OpenLLM-Ro/RoGemma-7b-Instruct

Original Model: OpenLLM-Ro/RoGemma-7b-Instruct
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3246
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
RoGemma-7b-Instruct.Q8_0.ggufQ8_09.08GB✅ Available⚪ Static📦 No
RoGemma-7b-Instruct.Q6_K.ggufQ6_K7.01GB✅ Available⚪ Static📦 No
RoGemma-7b-Instruct.Q4_K.ggufQ4_K5.33GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoGemma-7b-Instruct.Q3_K.ggufQ3_K4.37GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoGemma-7b-Instruct.Q2_K.ggufQ2_K3.48GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
RoGemma-7b-Instruct.BF16.ggufBF1617.08GB✅ Available⚪ Static📦 No
RoGemma-7b-Instruct.FP16.ggufF1617.08GB✅ Available⚪ Static📦 No
RoGemma-7b-Instruct.Q8_0.ggufQ8_09.08GB✅ Available⚪ Static📦 No
RoGemma-7b-Instruct.Q6_K.ggufQ6_K7.01GB✅ Available⚪ Static📦 No
RoGemma-7b-Instruct.Q5_K.ggufQ5_K6.14GB✅ Available⚪ Static📦 No
RoGemma-7b-Instruct.Q5_K_S.ggufQ5_K_S5.98GB✅ Available⚪ Static📦 No
RoGemma-7b-Instruct.Q4_K.ggufQ4_K5.33GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoGemma-7b-Instruct.Q4_K_S.ggufQ4_K_S5.05GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoGemma-7b-Instruct.IQ4_NL.ggufIQ4_NL5.01GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoGemma-7b-Instruct.IQ4_XS.ggufIQ4_XS4.77GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoGemma-7b-Instruct.Q3_K.ggufQ3_K4.37GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoGemma-7b-Instruct.Q3_K_L.ggufQ3_K_L4.71GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoGemma-7b-Instruct.Q3_K_S.ggufQ3_K_S3.98GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoGemma-7b-Instruct.IQ3_M.ggufIQ3_M4.11GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoGemma-7b-Instruct.IQ3_S.ggufIQ3_S3.98GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoGemma-7b-Instruct.IQ3_XS.ggufIQ3_XS3.80GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoGemma-7b-Instruct.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS3.49GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoGemma-7b-Instruct.Q2_K.ggufQ2_K3.48GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoGemma-7b-Instruct.Q2_K_S.ggufQ2_K_S3.25GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoGemma-7b-Instruct.IQ2_M.ggufIQ2_M3.13GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoGemma-7b-Instruct.IQ2_S.ggufIQ2_S2.92GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoGemma-7b-Instruct.IQ2_XS.ggufIQ2_XS2.81GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoGemma-7b-Instruct.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS2.59GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoGemma-7b-Instruct.IQ1_M.ggufIQ1_M2.32GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoGemma-7b-Instruct.IQ1_S.ggufIQ1_S2.16GB✅ 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/RoGemma-7b-Instruct-IMat-GGUF --include "RoGemma-7b-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/RoGemma-7b-Instruct-IMat-GGUF --include "RoGemma-7b-Instruct.Q8_0/*" --local-dir ./
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Simple chat template

<bos><start_of_turn>user
{user_prompt}<end_of_turn>
<start_of_turn>model
{assistant_response}<end_of_turn>
<start_of_turn>user
{next_user_prompt}<end_of_turn>
<start_of_turn>model

Chat template with system prompt

<bos>{system_prompt}<start_of_turn>user
{user_prompt}<end_of_turn>
<start_of_turn>model
{assistant_response}<end_of_turn>
<start_of_turn>user
{next_user_prompt}<end_of_turn>
<start_of_turn>model

Llama.cpp

llama.cpp/main -m RoGemma-7b-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: RoGemma-7b-Instruct.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge RoGemma-7b-Instruct.Q8_0/RoGemma-7b-Instruct.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf RoGemma-7b-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
64ce68d

0 моделей