/ Модель

Характеристики

Лицензия
CC BY-NC 4.0
Базовая модель
xLAM-8x7b-r
Библиотека
gguf
Опубликована
31 авг 2024

xLAM-8x7b-r-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

xLAM-8x7b-r-IMat-GGUF — это квантизированная версия языковой модели Salesforce/xLAM-8x7b-r, разработанной Salesforce и преобразованной в формат GGUF с использованием llama.cpp.

4 305скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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

Квантизацию выполнил legraphista; доступны варианты от BF16 и FP16 до Q2_K, Q3_K, Q4_K, Q5_K, Q6_K и Q8_0, включая варианты с IMatrix-калибровкой.

Модель предназначена прежде всего для function calling, использования инструментов и построения LLM-агентов, а также для текстовой генерации в совместимых средах, включая llama.cpp. В карточке указана поддержка английского языка и датасет Salesforce/xlam-function-calling-60k. Архитектура обозначена тегом Mistral, однако точные сведения о размере контекста и других архитектурных параметрах не приведены.

Главное преимущество модели — наличие множества вариантов квантизации, позволяющих выбирать баланс между качеством, требованиями к памяти и скоростью инференса; IMatrix может применяться в ряде низкоразрядных вариантов. Ограничения включают потенциальное снижение качества при агрессивной квантизации, необходимость значительных ресурсов для крупных вариантов и отсутствие подтверждённых характеристик для неанглийских языков и мультимодальных задач. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, а доступ к репозиторию требует принятия соответствующих условий.

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

xLAM-8x7b-r-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of Salesforce/xLAM-8x7b-r

Original Model: Salesforce/xLAM-8x7b-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-8x7b-r.Q8_0/*Q8_049.63GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
xLAM-8x7b-r.Q6_K.ggufQ6_K38.38GB✅ Available⚪ Static📦 No
xLAM-8x7b-r.Q4_K.ggufQ4_K28.45GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-8x7b-r.Q3_K.ggufQ3_K22.55GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-8x7b-r.Q2_K.ggufQ2_K17.31GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
xLAM-8x7b-r.BF16/*BF1693.41GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
xLAM-8x7b-r.FP16/*F1693.41GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
xLAM-8x7b-r.Q8_0/*Q8_049.63GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
xLAM-8x7b-r.Q6_K.ggufQ6_K38.38GB✅ Available⚪ Static📦 No
xLAM-8x7b-r.Q5_K.ggufQ5_K33.23GB✅ Available⚪ Static📦 No
xLAM-8x7b-r.Q5_K_S.ggufQ5_K_S32.23GB✅ Available⚪ Static📦 No
xLAM-8x7b-r.Q4_K.ggufQ4_K28.45GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-8x7b-r.Q4_K_S.ggufQ4_K_S26.75GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-8x7b-r.IQ4_NL.ggufIQ4_NL26.51GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-8x7b-r.IQ4_XS.ggufIQ4_XS25.08GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-8x7b-r.Q3_K.ggufQ3_K22.55GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-8x7b-r.Q3_K_L.ggufQ3_K_L24.17GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-8x7b-r.Q3_K_S.ggufQ3_K_S20.43GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-8x7b-r.IQ3_M.ggufIQ3_M21.43GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-8x7b-r.IQ3_S.ggufIQ3_S20.43GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-8x7b-r.IQ3_XS.ggufIQ3_XS19.35GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-8x7b-r.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS18.24GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-8x7b-r.Q2_K.ggufQ2_K17.31GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-8x7b-r.Q2_K_S.ggufQ2_K_S16.03GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-8x7b-r.IQ2_M.ggufIQ2_M15.50GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-8x7b-r.IQ2_S.ggufIQ2_S14.13GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-8x7b-r.IQ2_XS.ggufIQ2_XS13.92GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-8x7b-r.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS12.56GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-8x7b-r.IQ1_M.ggufIQ1_M10.85GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
xLAM-8x7b-r.IQ1_S.ggufIQ1_S9.82GB✅ 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-8x7b-r-IMat-GGUF --include "xLAM-8x7b-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-8x7b-r-IMat-GGUF --include "xLAM-8x7b-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]

Chat template with system prompt

<s> [INST] {system_prompt}

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

Llama.cpp

llama.cpp/main -m xLAM-8x7b-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-8x7b-r.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge xLAM-8x7b-r.Q8_0/xLAM-8x7b-r.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf xLAM-8x7b-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
4ef5488

0 моделей