/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
granite-20b-code-instruct
Библиотека
gguf
Опубликована
1 сен 2024

granite-20b-code-instruct-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

granite-20b-code-instruct-IMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели granite-20b-code-instruct, разработанной IBM (ibm-granite) и подготовленной пользователем legraphista.

3 875скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 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 и объяснения программного кода, исправления ошибок, работы с инструкциями, математическими задачами, SQL и сценариями function calling. Указаны варианты квантования от 1 до 16 бит, включая конфигурации с IMatrix, оптимизированные для запуска через llama.cpp.

Модель содержит около 20 млрд параметров и основана на исходном формате BF16. В README не указаны точная архитектура, максимальная длина контекста и полный перечень поддерживаемых языков, однако результаты оценки приведены для Python, JavaScript, Java, Go, C++, Rust и демонстрируют применимость к генерации, объяснению и исправлению кода. В тестах HumanEvalSynthesis показатель pass@1 составил от 42,1 до 60,4% в зависимости от языка; значения не верифицированы.

Ключевое преимущество версии — возможность выбирать баланс между качеством, размером файла и требованиями к памяти благодаря множеству вариантов квантования и применению IMatrix. Ограничения связаны с потерями качества при низкой разрядности, отсутствием подробных сведений о контексте и мультимодальности, а также с тем, что приведённые метрики не подтверждены. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

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

granite-20b-code-instruct-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of ibm-granite/granite-20b-code-instruct

Original Model: ibm-granite/granite-20b-code-instruct
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3649
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
granite-20b-code-instruct.Q8_0.ggufQ8_021.48GB✅ Available⚪ Static📦 No
granite-20b-code-instruct.Q6_K.ggufQ6_K16.63GB✅ Available⚪ Static📦 No
granite-20b-code-instruct.Q4_K.ggufQ4_K12.82GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
granite-20b-code-instruct.Q3_K.ggufQ3_K10.57GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
granite-20b-code-instruct.Q2_K.ggufQ2_K7.93GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
granite-20b-code-instruct.BF16.ggufBF1640.24GB✅ Available⚪ Static📦 No
granite-20b-code-instruct.FP16.ggufF1640.24GB✅ Available⚪ Static📦 No
granite-20b-code-instruct.Q8_0.ggufQ8_021.48GB✅ Available⚪ Static📦 No
granite-20b-code-instruct.Q6_K.ggufQ6_K16.63GB✅ Available⚪ Static📦 No
granite-20b-code-instruct.Q5_K.ggufQ5_K14.81GB✅ Available⚪ Static📦 No
granite-20b-code-instruct.Q5_K_S.ggufQ5_K_S14.02GB✅ Available⚪ Static📦 No
granite-20b-code-instruct.Q4_K.ggufQ4_K12.82GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
granite-20b-code-instruct.Q4_K_S.ggufQ4_K_S11.67GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
granite-20b-code-instruct.IQ4_NL.ggufIQ4_NL11.55GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
granite-20b-code-instruct.IQ4_XS.ggufIQ4_XS10.94GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
granite-20b-code-instruct.Q3_K.ggufQ3_K10.57GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
granite-20b-code-instruct.Q3_K_L.ggufQ3_K_L11.74GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
granite-20b-code-instruct.Q3_K_S.ggufQ3_K_S8.93GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
granite-20b-code-instruct.IQ3_M.ggufIQ3_M9.59GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
granite-20b-code-instruct.IQ3_S.ggufIQ3_S8.93GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
granite-20b-code-instruct.IQ3_XS.ggufIQ3_XS8.66GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
granite-20b-code-instruct.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS8.06GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
granite-20b-code-instruct.Q2_K.ggufQ2_K7.93GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
granite-20b-code-instruct.Q2_K_S.ggufQ2_K_S7.15GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
granite-20b-code-instruct.IQ2_M.ggufIQ2_M7.05GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
granite-20b-code-instruct.IQ2_S.ggufIQ2_S6.53GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
granite-20b-code-instruct.IQ2_XS.ggufIQ2_XS6.16GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
granite-20b-code-instruct.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS5.57GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
granite-20b-code-instruct.IQ1_M.ggufIQ1_M4.91GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
granite-20b-code-instruct.IQ1_S.ggufIQ1_S4.52GB✅ 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/granite-20b-code-instruct-IMat-GGUF --include "granite-20b-code-instruct.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/granite-20b-code-instruct-IMat-GGUF --include "granite-20b-code-instruct.Q8_0/*" --local-dir ./
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Simple chat template

Question:
{user_prompt}

Answer:
{assistant_response}

Question:
{next_user_prompt}


Chat template with system prompt

System:
{system_prompt}

Question:
{user_prompt}

Answer:
{assistant_response}

Question:
{next_user_prompt}


Llama.cpp

llama.cpp/main -m granite-20b-code-instruct.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: granite-20b-code-instruct.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge granite-20b-code-instruct.Q8_0/granite-20b-code-instruct.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf granite-20b-code-instruct.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
c1bcad2

0 моделей