/ Модель

Характеристики

Лицензия
Gemma
Базовая модель
gemma-2-9b-it
Библиотека
gguf
Опубликована
27 июн 2024

gemma-2-9b-it-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

gemma-2-9b-it-IMat-GGUF — это квантизированная версия текстовой instruction-tuned модели Google Gemma 2 9B IT, подготовленная legraphista в формате GGUF для использования с llama.cpp и совместимыми инструментами.

3 752скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены30 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, включая локальные чат-приложения и задачи, где важны сниженные требования к памяти.

В основе лежит модель google/gemma-2-9b-it с исходным форматом BF16 и примерно 9 миллиардами параметров. Доступны варианты от BF16 и FP16 до Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K и Q2_K; размеры файлов составляют примерно от 3,8 до 18,5 ГБ. Для ряда вариантов с низкой разрядностью применена IMatrix-квантизация, предназначенная для улучшения сохранения качества при уменьшении размера. README не содержит сведений о поддерживаемых языках, длине контекста и мультимодальности; по указанным данным модель является текстовой.

Основные преимущества — широкий выбор уровней квантизации, возможность локального запуска и наличие IMatrix-вариантов, позволяющих выбирать компромисс между качеством и потреблением памяти. Ограничения связаны с возможной потерей качества при сильной квантизации и с тем, что характеристики базовой модели, включая языковое покрытие и контекст, в карточке не раскрыты. Использование регулируется лицензией Gemma от Google; для доступа на Hugging Face требуется ознакомиться с условиями и принять лицензию.

Для каких профессий подходит11

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-2-9b-it-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of google/gemma-2-9b-it

Original Model: google/gemma-2-9b-it
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3266
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
gemma-2-9b-it.Q8_0.ggufQ8_09.83GB✅ Available⚪ Static📦 No
gemma-2-9b-it.Q6_K.ggufQ6_K7.59GB✅ Available⚪ Static📦 No
gemma-2-9b-it.Q4_K.ggufQ4_K5.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-9b-it.Q3_K.ggufQ3_K4.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-9b-it.Q2_K.ggufQ2_K3.81GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
gemma-2-9b-it.BF16.ggufBF1618.49GB✅ Available⚪ Static📦 No
gemma-2-9b-it.FP16.ggufF1618.49GB✅ Available⚪ Static📦 No
gemma-2-9b-it.Q8_0.ggufQ8_09.83GB✅ Available⚪ Static📦 No
gemma-2-9b-it.Q6_K.ggufQ6_K7.59GB✅ Available⚪ Static📦 No
gemma-2-9b-it.Q5_K.ggufQ5_K6.65GB✅ Available⚪ Static📦 No
gemma-2-9b-it.Q5_K_S.ggufQ5_K_S6.48GB✅ Available⚪ Static📦 No
gemma-2-9b-it.Q4_K.ggufQ4_K5.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-9b-it.Q4_K_S.ggufQ4_K_S5.48GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-9b-it.IQ4_NL.ggufIQ4_NL5.44GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-9b-it.IQ4_XS.ggufIQ4_XS5.18GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-9b-it.Q3_K.ggufQ3_K4.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-9b-it.Q3_K_L.ggufQ3_K_L5.13GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-9b-it.Q3_K_S.ggufQ3_K_S4.34GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-9b-it.IQ3_M.ggufIQ3_M4.49GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-9b-it.IQ3_S.ggufIQ3_S4.34GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-9b-it.IQ3_XS.ggufIQ3_XS4.14GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-9b-it.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS3.80GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-9b-it.Q2_K.ggufQ2_K3.81GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-9b-it.Q2_K_S.ggufQ2_K_S3.55GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-9b-it.IQ2_M.ggufIQ2_M3.43GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-9b-it.IQ2_S.ggufIQ2_S3.21GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-9b-it.IQ2_XS.ggufIQ2_XS3.07GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-9b-it.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS2.82GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-9b-it.IQ1_M.ggufIQ1_M2.55GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
gemma-2-9b-it.IQ1_S.ggufIQ1_S2.38GB✅ 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-2-9b-it-IMat-GGUF --include "gemma-2-9b-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-2-9b-it-IMat-GGUF --include "gemma-2-9b-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-2-9b-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-2-9b-it.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge gemma-2-9b-it.Q8_0/gemma-2-9b-it.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf gemma-2-9b-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
924b2ef

0 моделей