/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
TowerInstruct-7B-v0.2-EN2ES
Библиотека
transformers
Опубликована
28 дек 2024

TowerInstruct-7B-v0.2-EN2ES-i1-GGUF

ПереводТекст → текст3 профессии

TowerInstruct-7B-v0.2-EN2ES-i1-GGUF — это квантизированная версия инструкционной модели TowerInstruct-7B-v0.2-EN2ES, разработанной Iker и преобразованной в формат GGUF пользователем mradermacher.

673скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 дек 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 наборе данных Iker/InstructTranslation-EN-ES и предназначена прежде всего для инструкционного перевода между английским и испанским языками. Поддерживаемые языки — английский и испанский, библиотека — Transformers.

Модель имеет около 7 млрд параметров; сведения о базовой архитектуре и размере контекста в README не указаны. Доступны многочисленные варианты квантизации IQ и Q с размером файлов примерно от 1,6 до 5,6 ГБ. Они позволяют выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью и качеством: наиболее легкие варианты характеризуются низким качеством, а Q4_K_M отмечен как быстрый и рекомендуемый, Q4_K_S — как оптимальный по размеру, скорости и качеству. Это текстовая модель без заявленной поддержки других модальностей. Ограничения включают специализацию на паре английский—испанский и возможное снижение качества при использовании низкокачественных вариантов квантизации. Распространение указано по лицензии 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/Iker/TowerInstruct-7B-v0.2-EN2ES

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/TowerInstruct-7B-v0.2-EN2ES-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_S1.6for the desperate
GGUFi1-IQ1_M1.8mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS2.0
GGUFi1-IQ2_XS2.1
GGUFi1-IQ2_S2.3
GGUFi1-Q2_K_S2.4very low quality
GGUFi1-IQ2_M2.5
GGUFi1-Q2_K2.6IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XXS2.7lower quality
GGUFi1-IQ3_XS2.9
GGUFi1-IQ3_S3.0beats Q3_K*
GGUFi1-Q3_K_S3.0IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_M3.2
GGUFi1-Q3_K_M3.4IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L3.7IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS3.7
GGUFi1-IQ4_NL3.9prefer IQ4_XS
GGUFi1-Q4_03.9fast, low quality
GGUFi1-Q4_K_S4.0optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M4.2fast, recommended
GGUFi1-Q4_14.3
GGUFi1-Q5_K_S4.8
GGUFi1-Q5_K_M4.9
GGUFi1-Q6_K5.6practically 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

llama.cpp

Нельзя запустить

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

Ревизия весов
03329ee

0 моделей