/ Модель

Характеристики

Лицензия
CC BY-NC 4.0
Базовая модель
xLAM-7b-r
Библиотека
gguf
Опубликована
31 авг 2024

xLAM-7b-r-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

xLAM-7b-r-IMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия языковой модели Salesforce/xLAM-7b-r, подготовленная пользователем legraphista с использованием llama.cpp и IMatrix-калибровки.

1 226скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 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

Исходная модель имеет формат BF16, а набор поставляется в вариантах от BF16 и FP16 до Q2–Q8 и IQ-квантизаций, включая версии с применением IMatrix.

Модель предназначена для генерации текста, function calling, tool use и построения LLM Agent-сценариев. Она ориентирована на английский язык и поддерживает работу с инструментами и функциями; исходный датасет обучения — Salesforce/xlam-function-calling-60k. Формат GGUF и набор квантизаций позволяют выбирать баланс между размером файла, требованиями к памяти и сохранением качества, что удобно для локального запуска через llama.cpp. Для некоторых вариантов указаны размеры от 2,53 до 14,48 ГБ.

Ключевые архитектурные характеристики базовой модели, включая точное устройство, размер контекста и перечень поддерживаемых модальностей, в README не указаны; по представленным данным это текстовая модель без заявленной мультимодальности. К ограничениям относятся ориентация на английский язык и возможное снижение качества при использовании низкобитных квантизаций. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, предусматривающей некоммерческое использование.

Для каких профессий подходит12

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

xLAM-7b-r-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of Salesforce/xLAM-7b-r

Original Model: Salesforce/xLAM-7b-r
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3647
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
xLAM-7b-r.Q8_0.ggufQ8_07.70GB✅ Available⚪ Static📦 No
xLAM-7b-r.Q6_K.ggufQ6_K5.94GB✅ Available⚪ Static📦 No
xLAM-7b-r.Q4_K.ggufQ4_K4.37GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-7b-r.Q3_K.ggufQ3_K3.52GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-7b-r.Q2_K.ggufQ2_K2.72GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
xLAM-7b-r.BF16.ggufBF1614.48GB✅ Available⚪ Static📦 No
xLAM-7b-r.FP16.ggufF1614.48GB✅ Available⚪ Static📦 No
xLAM-7b-r.Q8_0.ggufQ8_07.70GB✅ Available⚪ Static📦 No
xLAM-7b-r.Q6_K.ggufQ6_K5.94GB✅ Available⚪ Static📦 No
xLAM-7b-r.Q5_K.ggufQ5_K5.13GB✅ Available⚪ Static📦 No
xLAM-7b-r.Q5_K_S.ggufQ5_K_S5.00GB✅ Available⚪ Static📦 No
xLAM-7b-r.Q4_K.ggufQ4_K4.37GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-7b-r.Q4_K_S.ggufQ4_K_S4.14GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-7b-r.IQ4_NL.ggufIQ4_NL4.13GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-7b-r.IQ4_XS.ggufIQ4_XS3.91GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-7b-r.Q3_K.ggufQ3_K3.52GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-7b-r.Q3_K_L.ggufQ3_K_L3.82GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-7b-r.Q3_K_S.ggufQ3_K_S3.16GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-7b-r.IQ3_M.ggufIQ3_M3.28GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-7b-r.IQ3_S.ggufIQ3_S3.18GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-7b-r.IQ3_XS.ggufIQ3_XS3.02GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-7b-r.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS2.83GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-7b-r.Q2_K.ggufQ2_K2.72GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-7b-r.Q2_K_S.ggufQ2_K_S2.53GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-7b-r.IQ2_M.ggufIQ2_M2.50GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-7b-r.IQ2_S.ggufIQ2_S2.31GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-7b-r.IQ2_XS.ggufIQ2_XS2.20GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-7b-r.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS1.99GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-7b-r.IQ1_M.ggufIQ1_M1.75GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-7b-r.IQ1_S.ggufIQ1_S1.61GB✅ 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/xLAM-7b-r-IMat-GGUF --include "xLAM-7b-r.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/xLAM-7b-r-IMat-GGUF --include "xLAM-7b-r.Q8_0/*" --local-dir ./
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Simple chat template

<s>[INST] {user_prompt} [/INST] {assistant_response}</s>[INST] {next_user_prompt} [/INST]

Llama.cpp

llama.cpp/main -m xLAM-7b-r.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: xLAM-7b-r.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge xLAM-7b-r.Q8_0/xLAM-7b-r.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf xLAM-7b-r.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
b1dcec8

0 моделей