/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Yi-Coder-9B-Chat
Библиотека
gguf
Опубликована
5 сен 2024

Yi-Coder-9B-Chat-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Yi-Coder-9B-Chat-IMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия чат-модели Yi-Coder-9B-Chat, разработанной 01.AI.

1 259скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены5 сен 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 использованием llama.cpp, исходная модель имела формат BF16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая сценарии локального запуска через совместимые с GGUF инструменты, такие как llama.cpp.

Модель содержит около 9 миллиардов параметров и доступна в форматах BF16, F16, Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K, Q2_K и других вариантах квантизации. Для ряда низкоразрядных вариантов применена IMatrix, призванная сохранить качество при уменьшении размера модели. Размер файлов варьируется примерно от 3,35 ГБ для Q2_K до 17,66 ГБ для BF16/F16. README не сообщает архитектуру, поддерживаемые языки, размер контекста или наличие мультимодальных возможностей; по указанным данным модель является текстовой.

Основные преимущества — широкий выбор уровней квантизации, возможность подбора баланса между размером, требованиями к памяти и качеством, а также наличие IMatrix для некоторых вариантов. Ограничения включают возможное снижение качества у наиболее сильных вариантов квантизации и отсутствие в README подробных оценок производительности, языковой поддержки и требований к оборудованию. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит15

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

Yi-Coder-9B-Chat-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of 01-ai/Yi-Coder-9B-Chat

Original Model: 01-ai/Yi-Coder-9B-Chat
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3669
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Yi-Coder-9B-Chat.Q8_0.ggufQ8_09.38GB✅ Available⚪ Static📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.Q6_K.ggufQ6_K7.25GB✅ Available⚪ Static📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.Q4_K.ggufQ4_K5.33GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.Q3_K.ggufQ3_K4.32GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.Q2_K.ggufQ2_K3.35GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Yi-Coder-9B-Chat.BF16.ggufBF1617.66GB✅ Available⚪ Static📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.FP16.ggufF1617.66GB✅ Available⚪ Static📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.Q8_0.ggufQ8_09.38GB✅ Available⚪ Static📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.Q6_K.ggufQ6_K7.25GB✅ Available⚪ Static📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.Q5_K.ggufQ5_K6.26GB✅ Available⚪ Static📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.Q5_K_S.ggufQ5_K_S6.11GB✅ Available⚪ Static📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.Q4_K.ggufQ4_K5.33GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.Q4_K_S.ggufQ4_K_S5.07GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.IQ4_NL.ggufIQ4_NL5.05GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.IQ4_XS.ggufIQ4_XS4.79GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.Q3_K.ggufQ3_K4.32GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.Q3_K_L.ggufQ3_K_L4.69GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.Q3_K_S.ggufQ3_K_S3.90GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.IQ3_M.ggufIQ3_M4.06GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.IQ3_S.ggufIQ3_S3.91GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.IQ3_XS.ggufIQ3_XS3.72GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS3.47GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.Q2_K.ggufQ2_K3.35GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.Q2_K_S.ggufQ2_K_S3.12GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.IQ2_M.ggufIQ2_M3.10GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.IQ2_S.ggufIQ2_S2.88GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.IQ2_XS.ggufIQ2_XS2.71GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS2.46GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.IQ1_M.ggufIQ1_M2.18GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yi-Coder-9B-Chat.IQ1_S.ggufIQ1_S2.01GB✅ 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/Yi-Coder-9B-Chat-IMat-GGUF --include "Yi-Coder-9B-Chat.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/Yi-Coder-9B-Chat-IMat-GGUF --include "Yi-Coder-9B-Chat.Q8_0/*" --local-dir ./
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Simple chat template

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

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|>
<|im_start|>assistant

Llama.cpp

llama.cpp/main -m Yi-Coder-9B-Chat.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: Yi-Coder-9B-Chat.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge Yi-Coder-9B-Chat.Q8_0/Yi-Coder-9B-Chat.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf Yi-Coder-9B-Chat.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
b67a4b5

0 моделей