/ Модель

Характеристики

Лицензия
Llama 3.1
Базовая модель
Llama-3.1-8B-Instruct-Uz
Библиотека
transformers
Опубликована
1 авг 2024

uzbek-llama-3.1-8B-instruct-v2-GGUF

Ответы на вопросыТекст → текст7 профессий

uzbek-llama-3.1-8B-instruct-v2-GGUF — квантизированная в формате GGUF версия модели Llama-3.1-8B-Instruct-Uz, разработанной behbudiy и подготовленной квантизацией mradermacher.

1 460скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены21 авг 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 основана на Llama 3.1 с 8 млрд параметров и ориентирована на генерацию текста по инструкциям, ответы на вопросы, суммаризацию и перевод. В обучении использовались наборы yahma/alpaca-cleaned, behbudiy/alpaca-cleaned-uz и behbudiy/translation-instruction. Заявлены узбекский и английский языки.

Модель доступна в нескольких вариантах GGUF-квантизации — от Q2_K размером около 3,3 ГБ до Q8_0 размером около 8,6 ГБ, а также в формате f16 размером около 16,2 ГБ. В README рекомендуются варианты Q4_K_S и Q4_K_M как быстрые; Q6_K описан как обеспечивающий очень хорошее качество, а Q8_0 — как вариант с лучшим качеством среди указанных. Квантизация уменьшает требования к памяти, но более компактные варианты могут уступать по качеству менее сжатым.

Модель подходит для локального запуска и прикладных задач обработки текста на узбекском и английском языках. Данные о длине контекста, точной архитектуре базовой модели, поддерживаемых модальностях помимо текста, результатах оценки и системных требованиях не указаны. Лицензия обозначена как llama3.1; перед использованием следует проверить её условия и ограничения.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

static quants of https://huggingface.co/behbudiy/Llama-3.1-8B-Instruct-Uz

For a convenient overview and download list, visit our model page for this model.

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_K3.3
GGUFIQ3_XS3.6
GGUFQ3_K_S3.8
GGUFIQ3_S3.8beats Q3_K*
GGUFIQ3_M3.9
GGUFQ3_K_M4.1lower quality
GGUFQ3_K_L4.4
GGUFIQ4_XS4.6
GGUFQ4_K_S4.8fast, recommended
GGUFQ4_K_M5.0fast, recommended
GGUFQ5_K_S5.7
GGUFQ5_K_M5.8
GGUFQ6_K6.7very good quality
GGUFQ8_08.6fast, best quality
GGUFf1616.216 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

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

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

Ревизия весов
91c13a9

0 моделей