/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,2 млрд
Лицензия
Llama 3.2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-3B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
25 сен 2024

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF — квантованная версия инструкционной языковой модели Llama-3.2-3B-Instruct, разработанной Meta и преобразованной в формат GGUF компанией Second State Inc.

1 320скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены8 фев 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 предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая чат-взаимодействие и вызов инструментов с формированием JSON-запросов функций.

Модель содержит около 3 миллиардов параметров, работает с текстом и поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Заявленный размер контекста составляет 128 000 токенов. Доступны варианты квантования от Q2_K до Q8_0 и F16 с размером файлов примерно от 581 МБ до 1,32 ГБ. В README рекомендуются варианты Q4_K_M, Q5_K_M и Q5_K_S как компромисс между размером и качеством; более агрессивное квантование уменьшает размер, но может заметно ухудшать качество ответов.

Модель подходит для локального запуска на устройствах с ограниченными ресурсами и интеграции через LlamaEdge, включая сервисный и командный режимы. Для работы требуется совместимая версия LlamaEdge; в README указана версия v0.16.5 или новее. Ограничения включают снижение качества в младших вариантах квантования, а также отсутствие сведений о мультимодальности и подробных результатах оценки. Модель распространяется по лицензии Llama 3.2.

Для каких профессий подходит13

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-3.2-3B-Instruct-GGUF

Original Model

meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct

Run with LlamaEdge

  • LlamaEdge version: v0.16.5 and above

  • Prompt template

    • Prompt type for chat: llama-3-chat

      • Prompt string

        <|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>
        
        {{ system_prompt }}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
        
        {{ user_message_1 }}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
        
        {{ model_answer_1 }}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
        
        {{ user_message_2 }}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
        
    • Prompt type for tool use: llama-3-tool

      • Prompt string

        <|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>
        
        {system_message}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
        
        Given the following functions, please respond with a JSON for a function call with its proper arguments that best answers the given prompt.
        
        Respond in the format {"name": function name, "parameters": dictionary of argument name and its value}. Do not use variables.
        
        [{"type":"function","function":{"name":"get_current_weather","description":"Get the current weather in a given location","parameters":{"type":"object","properties":{"location":{"type":"string","description":"The city and state, e.g. San Francisco, CA"},"unit":{"type":"string","description":"The temperature unit to use. Infer this from the users location.","enum":["celsius","fahrenheit"]}},"required":["location","unit"]}}}]
        
        Question: {user_message}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
        
  • Context size: 128000

  • Run as LlamaEdge service

    • Chat

      wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Llama-3.2-3B-Instruct-Q5_K_M.gguf \
          llama-api-server.wasm \
          --prompt-template llama-3-chat \
          --ctx-size 128000 \
          --model-name Llama-3.2-3b
      
    • Tool use

      wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Llama-3.2-3B-Instruct-Q5_K_M.gguf \
          llama-api-server.wasm \
          --prompt-template llama-3-tool \
          --ctx-size 128000 \
          --model-name Llama-3.2-3b
      
  • Run as LlamaEdge command app

    wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Llama-3.2-3B-Instruct-Q5_K_M.gguf \
      llama-chat.wasm \
      --prompt-template llama-3-chat \
      --ctx-size 128000
    

Quantized GGUF Models

NameQuant methodBitsSizeUse case
Llama-3.2-3B-Instruct-Q2_K.ggufQ2_K2581 MBsmallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
Llama-3.2-3B-Instruct-Q3_K_L.ggufQ3_K_L3733 MBsmall, substantial quality loss
Llama-3.2-3B-Instruct-Q3_K_M.ggufQ3_K_M3691 MBvery small, high quality loss
Llama-3.2-3B-Instruct-Q3_K_S.ggufQ3_K_S3642 MBvery small, high quality loss
Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_0.ggufQ4_04771 MBlegacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.ggufQ4_K_M4808 MBmedium, balanced quality - recommended
Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_S.ggufQ4_K_S4776 MBsmall, greater quality loss
Llama-3.2-3B-Instruct-Q5_0.ggufQ5_05893 MBlegacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
Llama-3.2-3B-Instruct-Q5_K_M.ggufQ5_K_M5912 MBlarge, very low quality loss - recommended
Llama-3.2-3B-Instruct-Q5_K_S.ggufQ5_K_S5893 MBlarge, low quality loss - recommended
Llama-3.2-3B-Instruct-Q6_K.ggufQ6_K61.02 GBvery large, extremely low quality loss
Llama-3.2-3B-Instruct-Q8_0.ggufQ8_081.32 GBvery large, extremely low quality loss - not recommended
Llama-3.2-3B-Instruct-f16.gguff16162.48 GB

Quantized with llama.cpp b4466

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.

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
1252cad

0 моделей