/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
internlm2-math-plus-7b
Библиотека
gguf
Опубликована
27 мая 2024

internlm2-math-plus-7b-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

internlm2-math-plus-7b-IMat-GGUF — это квантизированная версия языковой модели internlm/internlm2-math-plus-7b, подготовленная пользователем legraphista в формате GGUF для запуска через llama.cpp.

5 728скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены27 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

Базовая модель имеет размер 7B параметров, исходный тип данных BF16 и ориентирована на генерацию текста, прежде всего на математические задачи. Заявлены английский и китайский языки; поддержка других модальностей и размер контекста в README не указаны.

Репозиторий предоставляет варианты с разными уровнями квантизации — от BF16 и FP16 до Q2, Q3, Q4, Q5, Q6, Q8 и IQ — что позволяет выбирать между качеством ответов и требованиями к памяти. Для ряда вариантов применена IMatrix-квантизация, предназначенная для улучшения сохранения качества при уменьшенной разрядности. Модель подходит для локального текстового вывода и математических сценариев при использовании совместимого ПО, однако квантизация может снижать точность по сравнению с исходной BF16-моделью, особенно на наиболее компактных вариантах. В README указана лицензия other, без дополнительных условий ее использования.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

internlm2-math-plus-7b-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of internlm/internlm2-math-plus-7b

Original Model: internlm/internlm2-math-plus-7b
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3008
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
internlm2-math-plus-7b.Q8_0.ggufQ8_08.22GB✅ Available⚪ Static📦 No
internlm2-math-plus-7b.Q6_K.ggufQ6_K6.35GB✅ Available⚪ Static📦 No
internlm2-math-plus-7b.Q4_K.ggufQ4_K4.71GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
internlm2-math-plus-7b.Q3_K.ggufQ3_K3.83GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
internlm2-math-plus-7b.Q2_K.ggufQ2_K3.01GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
internlm2-math-plus-7b.FP16.ggufF1615.48GB✅ Available⚪ Static📦 No
internlm2-math-plus-7b.BF16.ggufBF1615.48GB✅ Available⚪ Static📦 No
internlm2-math-plus-7b.Q5_K.ggufQ5_K5.51GB✅ Available⚪ Static📦 No
internlm2-math-plus-7b.Q5_K_S.ggufQ5_K_S5.37GB✅ Available⚪ Static📦 No
internlm2-math-plus-7b.Q4_K_S.ggufQ4_K_S4.48GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
internlm2-math-plus-7b.Q3_K_L.ggufQ3_K_L4.13GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
internlm2-math-plus-7b.Q3_K_S.ggufQ3_K_S3.48GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
internlm2-math-plus-7b.Q2_K_S.ggufQ2_K_S2.82GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
internlm2-math-plus-7b.IQ4_NL.ggufIQ4_NL4.47GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
internlm2-math-plus-7b.IQ4_XS.ggufIQ4_XS4.24GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
internlm2-math-plus-7b.IQ3_M.ggufIQ3_M3.60GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
internlm2-math-plus-7b.IQ3_S.ggufIQ3_S3.49GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
internlm2-math-plus-7b.IQ3_XS.ggufIQ3_XS3.33GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
internlm2-math-plus-7b.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS3.11GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
internlm2-math-plus-7b.IQ2_M.ggufIQ2_M2.78GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
internlm2-math-plus-7b.IQ2_S.ggufIQ2_S2.59GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
internlm2-math-plus-7b.IQ2_XS.ggufIQ2_XS2.45GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
internlm2-math-plus-7b.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS2.24GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
internlm2-math-plus-7b.IQ1_M.ggufIQ1_M2.01GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
internlm2-math-plus-7b.IQ1_S.ggufIQ1_S1.87GB✅ 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/internlm2-math-plus-7b-IMat-GGUF --include "internlm2-math-plus-7b.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/internlm2-math-plus-7b-IMat-GGUF --include "internlm2-math-plus-7b.Q8_0/*" --local-dir internlm2-math-plus-7b.Q8_0
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Simple chat template

<s><|im_start|>user
Can you provide ways to eat combinations of bananas and dragonfruits?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Sure! Here are some ways to eat bananas and dragonfruits together:
 1. Banana and dragonfruit smoothie: Blend bananas and dragonfruits together with some milk and honey.
 2. Banana and dragonfruit salad: Mix sliced bananas and dragonfruits together with some lemon juice and honey.<|im_end|>
<|im_start|>user
What about solving an 2x + 3 = 7 equation?<|im_end|>

Chat template with system prompt

<s><|im_start|>system
You are a helpful AI.<|im_end|>
<|im_start|>user
Can you provide ways to eat combinations of bananas and dragonfruits?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Sure! Here are some ways to eat bananas and dragonfruits together:
 1. Banana and dragonfruit smoothie: Blend bananas and dragonfruits together with some milk and honey.
 2. Banana and dragonfruit salad: Mix sliced bananas and dragonfruits together with some lemon juice and honey.<|im_end|>
<|im_start|>user
What about solving an 2x + 3 = 7 equation?<|im_end|>

Llama.cpp

llama.cpp/main -m internlm2-math-plus-7b.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: internlm2-math-plus-7b.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge internlm2-math-plus-7b.Q8_0/internlm2-math-plus-7b.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf internlm2-math-plus-7b.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
fa1fecf

0 моделей