Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 1 млрд
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 18 июн 2024
Ссылки
tinyllama-oneshot-w8-channel-a8-tensor
nm-testing/tinyllama-oneshot-w8-channel-a8-tensor — экспериментальная квантизованная версия TinyLlama, опубликованная организацией NM Testing на Hugging Face.
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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
Репозиторий входит в коллекцию моделей, используемых для CI-тестов проектов llm-compressor, compressed-tensors и vLLM, поэтому основное назначение этой версии — проверка совместимости и инференса квантизованных моделей, а не самостоятельный релиз для общего применения.
Модель относится к Text Generation и поддерживает запуск через Transformers и vLLM. Указан размер около 1 млрд параметров; в репозитории присутствуют веса BF16 и I8, а название указывает на схему one-shot W8 с channel-wise-квантизацией и активациями A8 в tensor-формате. Базовая TinyLlama построена по Llama-подобной decoder-only архитектуре, предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев и разработана командой TinyLlama; однако для данной производной версии отдельные сведения о контексте, языках, обучении и качестве не опубликованы.
Сильная сторона модели — малый размер и возможность тестировать более экономичный 8-битный инференс в совместимых инструментах. Ограничения — отсутствие model card, бенчмарков, подробного описания применимости и явно указанной лицензии именно для этого репозитория; поэтому нельзя надежно оценить качество, языковое покрытие или рекомендованные продуктивные сценарии. Лицензия производной версии на странице модели не указана.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
vLLM
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 7aee7ed