/ Модель

Характеристики

Базовая модель
RoLlama3-8b-Instruct
Библиотека
gguf
Опубликована
23 июн 2024

RoLlama3-8b-Instruct-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

RoLlama3-8b-Instruct-IMat-GGUF — это GGUF-версия модели OpenLLM-Ro/RoLlama3-8b-Instruct, подготовленная пользователем legraphista с использованием llama.cpp.

3 517скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены23 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 диалоговых сценариев в формате instruct, включая локальный запуск через совместимые инструменты llama.cpp.

Модель имеет размер 8 миллиардов параметров; исходный тип данных — BF16. Доступны варианты от BF16 и FP16 до низкобитных форматов Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K, Q2_K и IQ-серии. Для ряда низкобитных вариантов применена IMatrix-квантизация, рассчитанная на сохранение качества при уменьшении размера модели. Размер файлов варьируется примерно от 3,18 до 16,07 ГБ.

README не указывает поддерживаемые языки, длину контекста, точную архитектуру исходной модели, результаты оценки или мультимодальные возможности. Основные преимущества — широкий выбор квантизаций и возможность локального использования при ограниченных ресурсах; низкобитные варианты могут иметь более низкое качество по сравнению с BF16 или FP16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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

RoLlama3-8b-Instruct-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of OpenLLM-Ro/RoLlama3-8b-Instruct

Original Model: OpenLLM-Ro/RoLlama3-8b-Instruct
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3206
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
RoLlama3-8b-Instruct.Q8_0.ggufQ8_08.54GB✅ Available⚪ Static📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.Q6_K.ggufQ6_K6.60GB✅ Available⚪ Static📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.Q4_K.ggufQ4_K4.92GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.Q3_K.ggufQ3_K4.02GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.Q2_K.ggufQ2_K3.18GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
RoLlama3-8b-Instruct.BF16.ggufBF1616.07GB✅ Available⚪ Static📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.FP16.ggufF1616.07GB✅ Available⚪ Static📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.Q8_0.ggufQ8_08.54GB✅ Available⚪ Static📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.Q6_K.ggufQ6_K6.60GB✅ Available⚪ Static📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.Q5_K.ggufQ5_K5.73GB✅ Available⚪ Static📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.Q5_K_S.ggufQ5_K_S5.60GB✅ Available⚪ Static📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.Q4_K.ggufQ4_K4.92GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.Q4_K_S.ggufQ4_K_S4.69GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.IQ4_NL.ggufIQ4_NL4.68GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.IQ4_XS.ggufIQ4_XS4.45GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.Q3_K.ggufQ3_K4.02GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.Q3_K_L.ggufQ3_K_L4.32GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.Q3_K_S.ggufQ3_K_S3.66GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.IQ3_M.ggufIQ3_M3.78GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.IQ3_S.ggufIQ3_S3.68GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.IQ3_XS.ggufIQ3_XS3.52GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS3.27GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.Q2_K.ggufQ2_K3.18GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.Q2_K_S.ggufQ2_K_S2.99GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.IQ2_M.ggufIQ2_M2.95GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.IQ2_S.ggufIQ2_S2.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.IQ2_XS.ggufIQ2_XS2.61GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS2.40GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.IQ1_M.ggufIQ1_M2.16GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
RoLlama3-8b-Instruct.IQ1_S.ggufIQ1_S2.02GB✅ 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/RoLlama3-8b-Instruct-IMat-GGUF --include "RoLlama3-8b-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/RoLlama3-8b-Instruct-IMat-GGUF --include "RoLlama3-8b-Instruct.Q8_0/*" --local-dir ./
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Simple chat template

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

Ești un asistent folositor, respectuos și onest. Încearcă să ajuți cât mai mult prin informațiile oferite, excluzând răspunsuri toxice, rasiste, sexiste, periculoase și ilegale.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{user_prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

{assistant_response}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{next_user_prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>


Chat template with system prompt

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

{system_prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{user_prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

{assistant_response}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{next_user_prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>


Llama.cpp

llama.cpp/main -m RoLlama3-8b-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: RoLlama3-8b-Instruct.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge RoLlama3-8b-Instruct.Q8_0/RoLlama3-8b-Instruct.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf RoLlama3-8b-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
3d09a18

0 моделей