/ Модель

Характеристики

Лицензия
Gemma
Базовая модель
shieldgemma-9b
Библиотека
gguf
Опубликована
5 авг 2024

shieldgemma-9b-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

legraphista/shieldgemma-9b-IMat-GGUF — это GGUF-квантизация модели shieldgemma-9b, разработанной Google.

669скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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

Квантизация выполнена пользователем legraphista с использованием llama.cpp b3525 и набора данных IMatrix. Модель предназначена для запуска и генерации текста через совместимые инструменты, включая llama.cpp; README не уточняет полный перечень целевых сценариев, языков и модальностей исходной модели.

Доступны варианты от BF16 и FP16 до Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K и Q2_K, включая семейство IQ-квантизаций. Размер файлов составляет примерно от 3,8 до 18,5 ГБ. IMatrix применяется к ряду вариантов с более сильным сжатием, включая Q4, Q3 и Q2, что позволяет уменьшить требования к памяти при сохранении качества, однако README не приводит результатов сравнительных тестов и не описывает ограничения качества для отдельных уровней квантизации.

Модель распространяется по лицензии Gemma, для доступа к исходной модели на Hugging Face требуется принять лицензионные условия Google. Контекст, точная архитектура, поддерживаемые языки и характеристики безопасности в README этой квантизации не указаны.

Для каких профессий подходит6

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

shieldgemma-9b-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of google/shieldgemma-9b

Original Model: google/shieldgemma-9b
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-9b.Q8_0.ggufQ8_09.83GB✅ Available⚪ Static📦 No
shieldgemma-9b.Q6_K.ggufQ6_K7.59GB✅ Available⚪ Static📦 No
shieldgemma-9b.Q4_K.ggufQ4_K5.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
shieldgemma-9b.Q3_K.ggufQ3_K4.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
shieldgemma-9b.Q2_K.ggufQ2_K3.81GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
shieldgemma-9b.BF16.ggufBF1618.49GB✅ Available⚪ Static📦 No
shieldgemma-9b.FP16.ggufF1618.49GB✅ Available⚪ Static📦 No
shieldgemma-9b.Q8_0.ggufQ8_09.83GB✅ Available⚪ Static📦 No
shieldgemma-9b.Q6_K.ggufQ6_K7.59GB✅ Available⚪ Static📦 No
shieldgemma-9b.Q5_K.ggufQ5_K6.65GB✅ Available⚪ Static📦 No
shieldgemma-9b.Q5_K_S.ggufQ5_K_S6.48GB✅ Available⚪ Static📦 No
shieldgemma-9b.Q4_K.ggufQ4_K5.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
shieldgemma-9b.Q4_K_S.ggufQ4_K_S5.48GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
shieldgemma-9b.IQ4_NL.ggufIQ4_NL5.44GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
shieldgemma-9b.IQ4_XS.ggufIQ4_XS5.18GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
shieldgemma-9b.Q3_K.ggufQ3_K4.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
shieldgemma-9b.Q3_K_L.ggufQ3_K_L5.13GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
shieldgemma-9b.Q3_K_S.ggufQ3_K_S4.34GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
shieldgemma-9b.IQ3_M.ggufIQ3_M4.49GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
shieldgemma-9b.IQ3_S.ggufIQ3_S4.34GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
shieldgemma-9b.IQ3_XS.ggufIQ3_XS4.14GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
shieldgemma-9b.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS3.80GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
shieldgemma-9b.Q2_K.ggufQ2_K3.81GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
shieldgemma-9b.Q2_K_S.ggufQ2_K_S3.55GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
shieldgemma-9b.IQ2_M.ggufIQ2_M3.43GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
shieldgemma-9b.IQ2_S.ggufIQ2_S3.21GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
shieldgemma-9b.IQ2_XS.ggufIQ2_XS3.07GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
shieldgemma-9b.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS2.82GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
shieldgemma-9b.IQ1_M.ggufIQ1_M2.55GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
shieldgemma-9b.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/shieldgemma-9b-IMat-GGUF --include "shieldgemma-9b.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-9b-IMat-GGUF --include "shieldgemma-9b.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-9b.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-9b.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge shieldgemma-9b.Q8_0/shieldgemma-9b.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf shieldgemma-9b.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
b5f68f4

0 моделей