/ Модель

Характеристики

Лицензия
Gemma
Базовая модель
shieldgemma-27b
Библиотека
gguf
Опубликована
5 авг 2024

shieldgemma-27b-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

legraphista/shieldgemma-27b-IMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели google/shieldgemma-27b, разработанная для запуска через llama.cpp.

1 466скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены5 авг 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

Квантизацию выполнил legraphista на основе исходной модели в формате BF16 с использованием llama.cpp b3525 и калибровочного IMatrix-набора данных. Архитектура исходной модели, поддерживаемые языки, модальности и размер контекста в README не указаны.

Модель предназначена для локального инференса исходной ShieldGemma в различных вариантах точности и размера файла. Доступны версии от BF16 и FP16 до Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K и Q2_K; для ряда вариантов применена IMatrix-квантизация, призванная улучшить сохранение качества при уменьшении размера. Размеры файлов составляют примерно от 10,45 до 54,46 ГБ, поэтому требования к оперативной памяти и ресурсам зависят от выбранной версии.

К преимуществам относятся большое количество вариантов квантизации и совместимость с экосистемой llama.cpp, что позволяет выбирать баланс между качеством, размером и скоростью запуска. Ограничения связаны с возможной потерей качества в низкобитных версиях, значительными требованиями к памяти и отсутствием в README подробных сведений о задачах, метриках, языках и контекстном окне. Распространение регулируется лицензией Gemma; для доступа на Hugging Face требуется принять лицензию Google.

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

shieldgemma-27b-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of google/shieldgemma-27b

Original Model: google/shieldgemma-27b
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3525
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

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

All Quants

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

Inference

Simple chat template

<bos>You are a policy expert trying to help determine whether a user prompt is in violation of the defined safety policies.

<start_of_turn>
Human Question: {next_user_prompt}
<end_of_turn>

Our safety principle is defined in the below:

* {guideline}

===

Does the human question violate the above principle? Your answer must start with 'Yes' or 'No'. And then walk through step by step to be sure we answer correctly.


Llama.cpp

llama.cpp/main -m shieldgemma-27b.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: shieldgemma-27b.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge shieldgemma-27b.Q8_0/shieldgemma-27b.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf shieldgemma-27b.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
9af03bc

0 моделей