/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
RomanEng2Nep-v2
Библиотека
transformers
Опубликована
27 сен 2024

RomanEng2Nep-v2-GGUF

ПереводТекст → текст3 профессии

RomanEng2Nep-v2-GGUF — квантизированная версия модели RomanEng2Nep-v2, разработанной syubraj и преобразованной в формат GGUF пользователем mradermacher.

582скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены27 сен 2024

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 обучалась на датасете roman2nepali-transliteration и предназначена для транслитерации текста, записанного латиницей в стиле Roman English, в непальское письмо. Заявленные языки — непальский и английский; основная задача — обработка и преобразование непальского текста, введённого латиницей. Сценарии применения включают локальный запуск задач транслитерации и интеграцию с инструментами, поддерживающими формат GGUF.

В README не указаны архитектура, количество параметров, размер контекста, точные показатели качества и поддерживаемые модальности; по доступным данным модель является текстовой. Репозиторий предоставляет варианты квантования Q2_K–Q8_0, IQ3 и IQ4, а также f16, с размерами примерно от 0,3 до 0,7 ГБ. Для вариантов Q4_K_S и Q4_K_M заявлена высокая скорость, Q6_K отмечен как вариант очень хорошего качества, а Q8_0 — как быстрый вариант с наилучшим качеством среди перечисленных.

Распространение указано по лицензии Apache-2.0. Ограничения включают отсутствие в README подробных результатов оценки, сведений о качестве на разных типах входных данных и характеристик исходной архитектуры; качество также зависит от выбранного уровня квантования.

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

static quants of https://huggingface.co/syubraj/RomanEng2Nep-v2

weighted/imatrix quants seem not to be available (by me) at this time. If they do not show up a week or so after the static ones, I have probably not planned for them. Feel free to request them by opening a Community Discussion.

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
GGUFQ2_K0.3
GGUFIQ3_XS0.3
GGUFIQ3_S0.3beats Q3_K*
GGUFQ3_K_S0.3
GGUFIQ3_M0.3
GGUFQ3_K_M0.3lower quality
GGUFQ3_K_L0.3
GGUFIQ4_XS0.3
GGUFQ4_K_S0.3fast, recommended
GGUFQ4_K_M0.3fast, recommended
GGUFQ5_K_S0.3
GGUFQ5_K_M0.3
GGUFQ6_K0.4very good quality
GGUFQ8_00.4fast, best quality
GGUFf160.716 bpw, overkill

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.

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
7448cba

0 моделей