8-битная MLX-версия Llama 3 Instruct для диалогов и 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 8-битная конверсия модели Llama 3 8B Instruct, выполненная сообществом mlx-community для запуска в формате MLX. Веса получены из gradientai/Llama-3-8B-Instruct-1048k с помощью mlx-lm версии 0.10.0. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и поддерживает контекст до 1 048 576 токенов.
Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров. В метаданных указан английский язык; заявленная лицензия — llama3. Для использования в MLX в README приведена установка mlx-lm.
Для запуска в среде MLX требуется соответствующая поддержка аппаратного обеспечения и программного окружения; квантование до 8 бит может влиять на качество ответов. Языковые сведения в карточке ограничены английским.
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-1048k 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-8bit")
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.