/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Лицензия
Llama 3.1
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF
Опубликована
24 июл 2024

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF — это квантизированная GGUF-версия языковой модели Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, разработанной Meta Llama и подготовленной для квантизации компанией Second State Inc.

1 805скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены10 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, диалоговых приложений и использования инструментов через структурированные вызовы функций. Она поддерживает текстовый ввод и вывод, а также рассчитана на работу с LlamaEdge и совместимыми средствами запуска GGUF-моделей.

Модель основана на архитектуре Llama и содержит 8 миллиардов параметров. Заявленный размер контекста составляет 128 000 токенов. В README указана поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Доступны варианты квантизации от 2 до 8 бит с размером файлов примерно от 3,18 до 8,54 ГБ; варианты Q4_K_M, Q5_K_M и Q5_K_S обозначены как рекомендуемые благодаря балансу размера и качества или минимальным потерям качества.

К сильным сторонам относятся большой контекст, многоязычность, поддержка диалогового режима и вызова инструментов, а также возможность локального запуска с уменьшенными требованиями к памяти благодаря квантизации. Ограничения связаны с потерей качества при использовании низкобитных вариантов, особенно Q2_K и некоторых Q3/Q4-конфигураций; конкретные показатели производительности и качества в README не приведены. Модель распространяется по лицензии llama3.1.

Для каких профессий подходит15

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

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF

Original Model

meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-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-3.1-8B-Instruct-Q5_K_M.gguf \
        llama-api-server.wasm \
        --prompt-template llama-3-chat \
        --ctx-size 128000 \
        --model-name Llama-3.1-8b
      
    • Tool use

      wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Llama-3.1-8B-Instruct-Q5_K_M.gguf \
        llama-api-server.wasm \
        --prompt-template llama-3-tool \
        --ctx-size 128000 \
        --model-name Llama-3.1-8b
      
  • Run as LlamaEdge command app

    wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Llama-3.1-8B-Instruct-Q5_K_M.gguf \
      llama-chat.wasm \
      --prompt-template llama-3-chat \
      --ctx-size 128000
    

Quantized GGUF Models

NameQuant methodBitsSizeUse case
Llama-3.1-8B-Instruct-Q2_K.ggufQ2_K23.18 GBsmallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
Llama-3.1-8B-Instruct-Q3_K_L.ggufQ3_K_L34.32 GBsmall, substantial quality loss
Llama-3.1-8B-Instruct-Q3_K_M.ggufQ3_K_M34.02 GBvery small, high quality loss
Llama-3.1-8B-Instruct-Q3_K_S.ggufQ3_K_S33.66 GBvery small, high quality loss
Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_0.ggufQ4_044.66 GBlegacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.ggufQ4_K_M44.92 GBmedium, balanced quality - recommended
Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_S.ggufQ4_K_S44.69 GBsmall, greater quality loss
Llama-3.1-8B-Instruct-Q5_0.ggufQ5_055.6 GBlegacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
Llama-3.1-8B-Instruct-Q5_K_M.ggufQ5_K_M55.73 GBlarge, very low quality loss - recommended
Llama-3.1-8B-Instruct-Q5_K_S.ggufQ5_K_S55.6 GBlarge, low quality loss - recommended
Llama-3.1-8B-Instruct-Q6_K.ggufQ6_K66.6 GBvery large, extremely low quality loss
Llama-3.1-8B-Instruct-Q8_0.ggufQ8_088.54 GBvery large, extremely low quality loss - not recommended
Llama-3.1-8B-Instruct-f16.gguff161616.1 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
6d6118a

0 моделей