/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Medra
Библиотека
transformers
Опубликована
5 мая 2025

Medra-i1-GGUF

Ответы на вопросыТекст → текст3 профессии

Medra-i1-GGUF — это квантованные версии медицинской языковой модели Medra, разработанной на базе drwlf/Medra и подготовленной в формате GGUF пользователем mradermacher.

710скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 мая 2025

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 дообучалась с использованием наборов данных PubMedQA, Dermatology Question-Answer Dataset For Fine-Tuning и MedQuAD; в карточке также указаны библиотеки Transformers и методы QLoRA и Unsloth. Поддерживаются английский и румынский языки.

Модель предназначена для генерации текста в медицинских сценариях, включая ответы на вопросы, суммирование и задачи, связанные с дерматологией. Доступны многочисленные варианты квантования размером примерно от 1,2 до 3,3 ГБ, что позволяет запускать модель на системах с ограниченными ресурсами. В README указано, что варианты i1-IQ4_XS, i1-Q4_K_S и i1-Q4_K_M обеспечивают удачный баланс размера, скорости и качества, тогда как наиболее компактные варианты могут иметь существенно более низкое качество.

Точные размер исходной модели, архитектурные параметры, максимальная длина контекста, результаты оценки и сведения о мультимодальности не указаны. Квантованные версии могут уступать полной модели по качеству, а медицинские ответы не следует использовать как замену консультации специалиста. Для модели указана лицензия Apache-2.0.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

weighted/imatrix quants of https://huggingface.co/drwlf/Medra

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Medra-GGUF

Usage

If you are unsure how to use GGUF files, refer to one of TheBloke's READMEs for more details, including on how to concatenate multi-part files.

Provided Quants

(sorted by size, not necessarily quality. IQ-quants are often preferable over similar sized non-IQ quants)

LinkTypeSize/GBNotes
GGUFi1-IQ1_S1.2for the desperate
GGUFi1-IQ1_M1.3mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS1.4
GGUFi1-IQ2_XS1.5
GGUFi1-IQ2_S1.5
GGUFi1-IQ2_M1.6
GGUFi1-Q2_K_S1.7very low quality
GGUFi1-IQ3_XXS1.8lower quality
GGUFi1-Q2_K1.8IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XS2.0
GGUFi1-IQ3_S2.0beats Q3_K*
GGUFi1-Q3_K_S2.0IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_M2.1
GGUFi1-Q3_K_M2.2IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L2.3IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS2.4
GGUFi1-IQ4_NL2.5prefer IQ4_XS
GGUFi1-Q4_02.5fast, low quality
GGUFi1-Q4_K_S2.5optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M2.6fast, recommended
GGUFi1-Q4_12.7
GGUFi1-Q5_K_S2.9
GGUFi1-Q5_K_M2.9
GGUFi1-Q6_K3.3practically like static Q6_K

Here is a handy graph by ikawrakow comparing some lower-quality quant types (lower is better):

image.png

And here are Artefact2's thoughts on the matter: https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9

FAQ / Model Request

See https://huggingface.co/mradermacher/model_requests for some answers to questions you might have and/or if you want some other model quantized.

Thanks

I thank my company, nethype GmbH, for letting me use its servers and providing upgrades to my workstation to enable this work in my free time. Additional thanks to @nicoboss for giving me access to his private supercomputer, enabling me to provide many more imatrix quants, at much higher quality, than I would otherwise be able to.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов
e7e1191

0 моделей