/ Модель

Характеристики

Лицензия
Gemma
Базовая модель
datagemma-rag-27b-it
Библиотека
gguf
Опубликована
12 сен 2024

datagemma-rag-27b-it-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

datagemma-rag-27b-it-IMat-GGUF — GGUF-квантизированная версия модели google/datagemma-rag-27b-it, разработанной Google.

1 266скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 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

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая задачи, связанные с retrieval-augmented generation (RAG). В репозитории представлены варианты от BF16 и FP16 до низкобитных форматов Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K и Q2_K. Часть вариантов использует IMatrix для более эффективной квантизации; исходный тип данных модели — BF16, квантизация выполнена с помощью llama.cpp. Размер исходной модели — 27B параметров, а размер файлов зависит от варианта квантизации и составляет примерно от 10,45 до 54,46 ГБ.

Модель подходит для локального запуска через совместимые инструменты экосистемы llama.cpp, когда требуется снизить требования к памяти за счёт квантизации. Более компактные варианты удобнее для ограниченных ресурсов, но могут сильнее уступать исходной точности; конкретные показатели качества в README не приведены. Архитектура, поддерживаемые языки, размер контекста и мультимодальные возможности не указаны, поэтому их характеристики нельзя достоверно определить по представленным данным. Использование регулируется лицензией Gemma от Google; для доступа на Hugging Face требуется принять условия лицензии.

Для каких профессий подходит9

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

datagemma-rag-27b-it-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of google/datagemma-rag-27b-it

Original Model: google/datagemma-rag-27b-it
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3750
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
datagemma-rag-27b-it.Q8_0.ggufQ8_028.94GB✅ Available⚪ Static📦 No
datagemma-rag-27b-it.Q6_K.ggufQ6_K22.34GB✅ Available⚪ Static📦 No
datagemma-rag-27b-it.Q4_K.ggufQ4_K16.65GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
datagemma-rag-27b-it.Q3_K.ggufQ3_K13.42GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
datagemma-rag-27b-it.Q2_K.ggufQ2_K10.45GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
datagemma-rag-27b-it.BF16/*BF1654.46GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
datagemma-rag-27b-it.FP16/*F1654.46GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
datagemma-rag-27b-it.Q8_0.ggufQ8_028.94GB✅ Available⚪ Static📦 No
datagemma-rag-27b-it.Q6_K.ggufQ6_K22.34GB✅ Available⚪ Static📦 No
datagemma-rag-27b-it.Q5_K.ggufQ5_K19.41GB✅ Available⚪ Static📦 No
datagemma-rag-27b-it.Q5_K_S.ggufQ5_K_S18.88GB✅ Available⚪ Static📦 No
datagemma-rag-27b-it.Q4_K.ggufQ4_K16.65GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
datagemma-rag-27b-it.Q4_K_S.ggufQ4_K_S15.74GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
datagemma-rag-27b-it.IQ4_NL.ggufIQ4_NL15.63GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
datagemma-rag-27b-it.IQ4_XS.ggufIQ4_XS14.81GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
datagemma-rag-27b-it.Q3_K.ggufQ3_K13.42GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
datagemma-rag-27b-it.Q3_K_L.ggufQ3_K_L14.52GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
datagemma-rag-27b-it.Q3_K_S.ggufQ3_K_S12.17GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
datagemma-rag-27b-it.IQ3_M.ggufIQ3_M12.45GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
datagemma-rag-27b-it.IQ3_S.ggufIQ3_S12.17GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
datagemma-rag-27b-it.IQ3_XS.ggufIQ3_XS11.55GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
datagemma-rag-27b-it.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS10.75GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
datagemma-rag-27b-it.Q2_K.ggufQ2_K10.45GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
datagemma-rag-27b-it.Q2_K_S.ggufQ2_K_S9.72GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
datagemma-rag-27b-it.IQ2_M.ggufIQ2_M9.40GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
datagemma-rag-27b-it.IQ2_S.ggufIQ2_S8.65GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
datagemma-rag-27b-it.IQ2_XS.ggufIQ2_XS8.40GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
datagemma-rag-27b-it.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS7.63GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
datagemma-rag-27b-it.IQ1_M.ggufIQ1_M6.69GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
datagemma-rag-27b-it.IQ1_S.ggufIQ1_S6.13GB✅ 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/datagemma-rag-27b-it-IMat-GGUF --include "datagemma-rag-27b-it.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/datagemma-rag-27b-it-IMat-GGUF --include "datagemma-rag-27b-it.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>

Llama.cpp

llama.cpp/main -m datagemma-rag-27b-it.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: datagemma-rag-27b-it.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge datagemma-rag-27b-it.Q8_0/datagemma-rag-27b-it.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf datagemma-rag-27b-it.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
c3c112d

0 моделей