/ Модель

Характеристики

Лицензия
Gemma
Базовая модель
gemma-2-27b-it
Библиотека
gguf
Опубликована
27 июн 2024

gemma-2-27b-it-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

gemma-2-27b-it-IMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели Gemma 2 27B Instruction Tuned, разработанной Google.

13 259скачиваний за 30 дней20лайковвеса обновлены20 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

Версия подготовлена пользователем legraphista с помощью llama.cpp и предназначена для локального запуска задач генерации текста и диалогового взаимодействия в совместимых средах, включая llama.cpp.

Модель основана на исходной версии google/gemma-2-27b-it с исходным форматом BF16. Доступны варианты от BF16 и FP16 до квантизаций Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K, Q2_K и ряда IQ-вариантов размером примерно от 10,45 до 54,46 ГБ. Для ряда вариантов применена IMatrix-квантизация, призванная улучшить сохранение качества при уменьшении размера. README не содержит достоверных сведений о поддерживаемых языках, длине контекста, модальностях помимо текста или конкретных результатах тестирования.

Основное преимущество сборки — широкий выбор уровней квантизации для подбора компромисса между качеством, требованиями к памяти и скоростью локального вывода. Ограничения связаны с большими требованиями к ресурсам даже у компактных вариантов, а качество низкобитных версий может отличаться от исходной модели. Для доступа и использования действует лицензия Gemma от Google; на Hugging Face требуется принять условия лицензии.

Для каких профессий подходит12

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

gemma-2-27b-it-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of google/gemma-2-27b-it

Original Model: google/gemma-2-27b-it
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3790
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
gemma-2-27b-it.Q8_0.ggufQ8_028.94GB✅ Available⚪ Static📦 No
gemma-2-27b-it.Q6_K.ggufQ6_K22.34GB✅ Available⚪ Static📦 No
gemma-2-27b-it.Q4_K.ggufQ4_K16.65GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-27b-it.Q3_K.ggufQ3_K13.42GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-27b-it.Q2_K.ggufQ2_K10.45GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
gemma-2-27b-it.BF16/*BF1654.46GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
gemma-2-27b-it.FP16/*F1654.46GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
gemma-2-27b-it.Q8_0.ggufQ8_028.94GB✅ Available⚪ Static📦 No
gemma-2-27b-it.Q6_K.ggufQ6_K22.34GB✅ Available⚪ Static📦 No
gemma-2-27b-it.Q5_K.ggufQ5_K19.41GB✅ Available⚪ Static📦 No
gemma-2-27b-it.Q5_K_S.ggufQ5_K_S18.88GB✅ Available⚪ Static📦 No
gemma-2-27b-it.Q4_K.ggufQ4_K16.65GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-27b-it.Q4_K_S.ggufQ4_K_S15.74GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-27b-it.IQ4_NL.ggufIQ4_NL15.63GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-27b-it.IQ4_XS.ggufIQ4_XS14.81GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-27b-it.Q3_K.ggufQ3_K13.42GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-27b-it.Q3_K_L.ggufQ3_K_L14.52GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-27b-it.Q3_K_S.ggufQ3_K_S12.17GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-27b-it.IQ3_M.ggufIQ3_M12.45GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-27b-it.IQ3_S.ggufIQ3_S12.17GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-27b-it.IQ3_XS.ggufIQ3_XS11.55GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-27b-it.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS10.75GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-27b-it.Q2_K.ggufQ2_K10.45GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-27b-it.Q2_K_S.ggufQ2_K_S9.72GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-27b-it.IQ2_M.ggufIQ2_M9.40GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-27b-it.IQ2_S.ggufIQ2_S8.65GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-27b-it.IQ2_XS.ggufIQ2_XS8.40GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-27b-it.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS7.63GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-27b-it.IQ1_M.ggufIQ1_M6.69GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-27b-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/gemma-2-27b-it-IMat-GGUF --include "gemma-2-27b-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/gemma-2-27b-it-IMat-GGUF --include "gemma-2-27b-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 gemma-2-27b-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: gemma-2-27b-it.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge gemma-2-27b-it.Q8_0/gemma-2-27b-it.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf gemma-2-27b-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
babb7b8

0 моделей