4-битная MLX-конверсия Llama 3 8B Instruct для диалоговой генерации текста с контекстом до 1 048 576 токенов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Это 4-битная версия модели Llama 3 8B Instruct, подготовленная сообществом mlx-community для запуска с MLX. Модель преобразована из gradientai/Llama-3-8B-Instruct-262k с помощью mlx-lm 0.10.0; она использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров.
Модель предназначена для диалоговой генерации текста и принимает текстовые запросы. Заявленная длина контекста — 1 048 576 токенов; карточка указывает поддержку английского языка. Репозиторий использует формат safetensors.
Лицензия — llama3. README отсылает к карточке исходной модели за дополнительными сведениями о возможностях и условиях использования.
README направляет к карточке исходной модели за подробностями о возможностях и условиях использования. Для запуска в формате MLX требуется совместимая среда.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model was converted to MLX format from gradientai/Llama-3-8B-Instruct-262k using mlx-lm version 0.10.0.
Refer to the original model card for more details on the model.
pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate
model, tokenizer = load("mlx-community/Llama-3-8B-Instruct-1048k-4bit")
response = generate(model, tokenizer, prompt="hello", verbose=True)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
MLX-модели работают только на Apple Silicon.