/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,2 млрд
Размер весов
6,4 ГБ
Лицензия
CreativeML OpenRAIL-M
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-3B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
30 ноя 2024

Llama-Magpie-3.2-3B-Instruct

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Дообученная на Magpie-Pro-300K-Filtered-H4 модель Llama на 3,2 млрд параметров для диалогов, генерации текста и выполнения инструкций.

41скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены16 янв 2025

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

Llama-Magpie-3.2-3B-Instruct — языковая модель prithivMLmods, дообученная на базе meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct на наборе Magpie-Pro-300K-Filtered-H4. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 3,2 млрд параметров, предназначенная для генерации текста, диалогов и выполнения инструкций. Метаданные указывают контекстное окно до 131 072 токенов; модель доступна в формате safetensors и поддерживает чатовый интерфейс и интерфейс вызова инструментов.

Модель подходит для создания текстов и кратких пересказов, ответов в чат-ботах и выполнения задач, заданных естественным языком. В карточке указан английский язык; базовая модель описана как мультиязычная, однако README не уточняет языки, на которых именно эта настройка проверена. Качество на конкретных задачах и практический эффект увеличенного контекста не приведены. Указана лицензия CreativeML OpenRAIL-M.

Сценарии применения

  • создание текстов по инструкции
  • суммаризация документов
  • ответы в диалоговом чат-боте
  • выполнение структурированных запросов
  • генерация историй и другого контента

Ограничения

Карточка не приводит результатов оценки качества на конкретных задачах; указание на длинный контекст не сопровождается данными о качестве его обработки. Язык этой настройки в метаданных указан как английский.

Для каких профессий подходит14

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

Llama-Magpie-3.2-3B-Instruct Model Files

The Llama-Magpie-3.2-3B-Instruct model is a powerful instruction-tuned language model with 3 billion parameters. It is built on the robust Llama-3.2-3B architecture and fine-tuned for diverse text generation tasks using the Magpie-Pro-300K-Filtered-H4 dataset. This model is designed to perform well across a range of instruction-following and conversational scenarios.

File Name [ Uploaded Files ]SizeDescriptionUpload Status
.gitattributes1.57 kBGit attributes configuration fileUploaded
README.md269 BytesUpdated README fileUploaded
config.json1.04 kBModel configuration fileUploaded
generation_config.json248 BytesGeneration-specific configuration fileUploaded
pytorch_model-00001-of-00002.bin4.97 GBPart 1 of the PyTorch model weightsUploaded (LFS)
pytorch_model-00002-of-00002.bin1.46 GBPart 2 of the PyTorch model weightsUploaded (LFS)
pytorch_model.bin.index.json21.2 kBIndex for PyTorch model weightsUploaded
special_tokens_map.json477 BytesMapping of special tokensUploaded
tokenizer.json17.2 MBTokenizer configurationUploaded (LFS)
tokenizer_config.json57.4 kBAdditional tokenizer settingsUploaded
Model TypeSizeContext LengthLink
GGUF3B-🤗 Llama-Magpie-3.2-3B-Instruct-GGUF

Key Features:

  1. Instruction-Tuned Precision
    Specifically optimized to handle structured tasks and open-ended instructions effectively.

  2. Enhanced Context Handling
    With 3B parameters, the model is capable of generating coherent and contextually relevant outputs for long and complex prompts.

  3. Wide Applicability
    Suitable for applications such as content creation, conversational AI, and advanced problem-solving.


Training Details:

  • Base Model: meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct
  • Dataset: Trained on the Magpie-Pro-300K-Filtered-H4 dataset, which includes 300k examples filtered for high-quality instruction-following tasks.

Intended Use Cases:

  • Text Generation: Create summaries, stories, and other forms of text content.
  • Conversational AI: Enhance chatbot interactions with human-like, contextually aware dialogue.
  • Instruction Following: Execute complex tasks by following structured prompts.

How to Use:

  1. Download the model files and set up the necessary dependencies (PyTorch).
  2. Load the model using the configuration files and tokenizer settings provided.
  3. Deploy the model for inference using Hugging Face, serverless APIs, or local setups.

The Llama-Magpie-3.2-3B-Instruct model is a versatile and efficient solution for a wide range of NLP applications, offering a balance between scalability and performance.

Run with Ollama [ Ollama Run ]

Overview

Ollama is a powerful tool that allows you to run machine learning models effortlessly. This guide will help you download, install, and run your own GGUF models in just a few minutes.

Table of Contents

Download and Install Ollama🦙

To get started, download Ollama from https://ollama.com/download and install it on your Windows or Mac system.

Steps to Run GGUF Models

1. Create the Model File

First, create a model file and name it appropriately. For example, you can name your model file metallama.

2. Add the Template Command

In your model file, include a FROM line that specifies the base model file you want to use. For instance:

FROM Llama-3.2-1B.F16.gguf

Ensure that the model file is in the same directory as your script.

3. Create and Patch the Model

Open your terminal and run the following command to create and patch your model:

ollama create metallama -f ./metallama

Once the process is successful, you will see a confirmation message.

To verify that the model was created successfully, you can list all models with:

ollama list

Make sure that metallama appears in the list of models.


Running the Model

To run your newly created model, use the following command in your terminal:

ollama run metallama

Sample Usage / Test

In the command prompt, you can execute:

D:\>ollama run metallama

You can interact with the model like this:

>>> write a mini passage about space x
Space X, the private aerospace company founded by Elon Musk, is revolutionizing the field of space exploration.
With its ambitious goals to make humanity a multi-planetary species and establish a sustainable human presence in
the cosmos, Space X has become a leading player in the industry. The company's spacecraft, like the Falcon 9, have
demonstrated remarkable capabilities, allowing for the transport of crews and cargo into space with unprecedented
efficiency. As technology continues to advance, the possibility of establishing permanent colonies on Mars becomes
increasingly feasible, thanks in part to the success of reusable rockets that can launch multiple times without
sustaining significant damage. The journey towards becoming a multi-planetary species is underway, and Space X
plays a pivotal role in pushing the boundaries of human exploration and settlement.

Conclusion

With these simple steps, you can easily download, install, and run your own models using Ollama. Whether you're exploring the capabilities of Llama or building your own custom models, Ollama makes it accessible and efficient.

  • This README provides clear instructions and structured information to help users navigate the process of using Ollama effectively. Adjust any sections as needed based on your specific requirements or additional details you may want to include.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
f694c96

0 моделей