/ Модель

Характеристики

Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Библиотека
mlx
Опубликована
6 дек 2023

Llama-2-7b-chat-mlx

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Llama-2-7b-chat-mlx — адаптация чат-модели Llama 2, разработанной Meta, в формате NPZ для использования с фреймворком Apple MLX.

2 765скачиваний за 30 дней85лайковвеса обновлены20 дек 2023

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

Модель содержит около 7 миллиардов параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая запуск локального инференса на совместимых устройствах Apple через MLX.

Веса преобразованы из исходного формата bfloat16 в float16 для совместимости с NumPy. README не указывает поддерживаемые языки, размер контекста и полный набор архитектурных характеристик. К сильным сторонам относятся специализированная чат-настройка, относительно компактный размер по сравнению с более крупными версиями Llama 2 и интеграция с MLX; ограничения включают зависимость от MLX и отсутствие в карточке подробных сведений о качестве, языковых возможностях и производительности.

Модель распространяется по лицензии Llama 2. Для получения дополнительных сведений README рекомендует обращаться к оригинальной карточке модели Meta Llama 2 7B Chat.

Для каких профессий подходит8

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

Llama 2

Llama 2 is a collection of pretrained and fine-tuned generative text models ranging in scale from 7 billion to 70 billion parameters. This is the repository for the 7B fine-tuned model, in npz format suitable for use in Apple's MLX framework.

Weights have been converted to float16 from the original bfloat16 type, because numpy is not compatible with bfloat16 out of the box.

How to use with MLX.

# Install mlx, mlx-examples, huggingface-cli
pip install mlx
pip install huggingface_hub hf_transfer
git clone https://github.com/ml-explore/mlx-examples.git

# Download model
export HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1
huggingface-cli download --local-dir Llama-2-7b-chat-mlx mlx-llama/Llama-2-7b-chat-mlx

# Run example
python mlx-examples/llama/llama.py --prompt "My name is " Llama-2-7b-chat-mlx/ Llama-2-7b-chat-mlx/tokenizer.model

Please, refer to the original model card for details on Llama 2.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Ревизия весов
e26d1d0

0 моделей