/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Yuan2-M32-hf
Библиотека
gguf
Опубликована
30 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

Yuan2-M32-hf-IMat-GGUF

legraphista
Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Yuan2-M32-hf-IMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия текстовой генеративной модели IEITYuan/Yuan2-M32-hf.

2 297скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены30 мая 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 и метода IMatrix; исходная модель имеет формат BF16. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска в совместимых инструментах, включая llama.cpp.

Репозиторий содержит варианты квантизации от IQ1_S и IQ2 до Q8_0, с размером файлов примерно от 8,70 до 42,93 ГБ. Для вариантов с более низкой разрядностью применена IMatrix, что может помогать сохранять качество при уменьшении размера, однако конкретные характеристики качества, языки, размер контекста, архитектура и результаты тестирования в README не указаны. Доступны также FP16-файлы общим размером 80,12 ГБ, разделённые на части. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Yuan2-M32-hf-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of IEITYuan/Yuan2-M32-hf

Original Model: IEITYuan/Yuan2-M32-hf
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: https://github.com/chong000/3rd_party/tree/main
IMatrix dataset: here

Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Yuan2-M32-hf.Q8_0.ggufQ8_042.93GB✅ Available⚪ Static📦 No
Yuan2-M32-hf.Q6_K.ggufQ6_K33.23GB✅ Available⚪ Static📦 No
Yuan2-M32-hf.Q4_K.ggufQ4_K24.68GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yuan2-M32-hf.Q3_K.ggufQ3_K19.54GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yuan2-M32-hf.Q2_K.ggufQ2_K15.02GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Yuan2-M32-hf.FP16/*F1680.12GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
Yuan2-M32-hf.Q8_0.ggufQ8_042.93GB✅ Available⚪ Static📦 No
Yuan2-M32-hf.Q6_K.ggufQ6_K33.23GB✅ Available⚪ Static📦 No
Yuan2-M32-hf.Q5_K.ggufQ5_K28.82GB✅ Available⚪ Static📦 No
Yuan2-M32-hf.Q5_K_S.ggufQ5_K_S27.96GB✅ Available⚪ Static📦 No
Yuan2-M32-hf.Q4_K.ggufQ4_K24.68GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yuan2-M32-hf.Q4_K_S.ggufQ4_K_S23.19GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yuan2-M32-hf.IQ4_NL.ggufIQ4_NL22.99GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yuan2-M32-hf.Q3_K.ggufQ3_K19.54GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yuan2-M32-hf.Q3_K_L.ggufQ3_K_L21.14GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yuan2-M32-hf.Q3_K_S.ggufQ3_K_S17.71GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yuan2-M32-hf.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS15.91GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yuan2-M32-hf.Q2_K.ggufQ2_K15.02GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yuan2-M32-hf.Q2_K_S.ggufQ2_K_S14.05GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yuan2-M32-hf.IQ2_XS.ggufIQ2_XS12.21GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yuan2-M32-hf.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS11.04GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Yuan2-M32-hf.IQ1_S.ggufIQ1_S8.70GB✅ 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/Yuan2-M32-hf-IMat-GGUF --include "Yuan2-M32-hf.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/Yuan2-M32-hf-IMat-GGUF --include "Yuan2-M32-hf.Q8_0/*" --local-dir ./
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Llama.cpp

llama.cpp/main -m Yuan2-M32-hf.Q8_0.gguf --color -i -p "prompt here"

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: Yuan2-M32-hf.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge Yuan2-M32-hf.Q8_0/Yuan2-M32-hf.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf Yuan2-M32-hf.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
07e64df

0 моделей

    Создать бенчмарк