Преобразованная для MLX версия Gemma 7B IT для диалогов и генерации текста.
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
quantized-gemma-7b-it — преобразованная сообществом mlx-community версия Gemma 7B Instruction Tuned от Google, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. Модель построена на плотной архитектуре GemmaForCausalLM, содержит 8,2 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов.
Модель подходит для ответов на вопросы, диалогов и других задач генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для использования с MLX. Лицензия указана как other; условия использования следует сверить с карточкой исходной модели Google.
Поддерживаемые языки и дополнительные ограничения не описаны в предоставленных данных. Условия лицензии следует уточнять по карточке исходной модели.
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 google/gemma-7b-it.
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/quantized-gemma-7b-it")
response = generate(model, tokenizer, prompt="hello", verbose=True)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
MLX-модели работают только на Apple Silicon.