4-битная конверсия Mixtral 8x7B для генерации текста на устройствах с MLX.
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
mlx-community/Mixtral-8x7B-v0.1-hf-4bit-mlx — 4-битная конверсия модели Mixtral 8x7B от сообщества mlx-community для запуска на MLX. В основе лежит mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1; архитектура — языковая модель с разреженной смесью экспертов (MoE), предназначенная для генерации текста. Модель поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется по лицензии Apache-2.0.
Её можно использовать для диалогов, генерации и продолжения текста. Метаданные карточки указывают английский, французский, итальянский, немецкий и испанский языки. README сообщает о конверсии в формат MLX и 4-битном представлении; опубликованные метаданные перечисляют файлы safetensors. Ограничения и дополнительные характеристики исходной модели следует сверять с её карточкой.
Модель указана как 4-битная конверсия для MLX; характеристики исходной Mixtral и совместимость с конкретным оборудованием следует проверять по исходной карточке и документации MLX.
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 mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1.
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/Mixtral-8x7B-v0.1-hf-4bit-mlx")
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.