/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-Instruct-v0.3
Опубликована
30 мая 2024

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF — квантизированная версия инструкционной модели Mistral-7B-Instruct-v0.3, разработанной mistralai и подготовленной в формате GGUF компанией Second State Inc.

1 040скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены30 июл 2024

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 диалогового взаимодействия и запуска локальных сервисов генерации текста, включая сценарии с использованием инструментов через LlamaEdge.

Модель имеет размер 7B параметров и поддерживает контекст до 32 000 токенов. В репозитории представлены варианты квантизации от Q2_K до Q8_0, а также f16; их размер составляет примерно от 2,72 до 14,5 ГБ. Варианты Q4_K_M, Q5_K_M и Q5_K_S обозначены как рекомендуемые благодаря балансу между размером и качеством, тогда как более агрессивная квантизация уменьшает требования к ресурсам, но может заметно ухудшать качество. Сведения о модальностях и поддерживаемых языках в README не указаны.

Модель подходит для локального чата, генерации текста и интеграции в приложения через LlamaEdge с шаблонами Mistral Instruct и Mistral Tool. К ограничениям относятся компромиссы между размером файла и качеством, характерные для квантизированных версий, а также отсутствие в предоставленных данных результатов тестирования и подробностей об аппаратных требованиях. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

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

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF

Original Model

mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3

Run with LlamaEdge

  • LlamaEdge version: v0.11.2

  • Prompt template

    • Prompt type: mistral-instruct

    • Prompt string

      <s>[INST] {user_message_1} [/INST]{assistant_message_1}</s>[INST] {user_message_2} [/INST]{assistant_message_2}</s>
      
  • Context size: 32000

  • Run as LlamaEdge service

    • Chat

      wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q5_K_M.gguf \
        llama-api-server.wasm \
        --prompt-template mistral-instruct \
        --ctx-size 32000 \
        --model-name Mistral-7B-Instruct-v0.3
      
    • Tool use

      wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q5_K_M.gguf \
        llama-api-server.wasm \
        --prompt-template mistral-tool \
        --ctx-size 32000 \
        --model-name Mistral-7B-Instruct-v0.3
      
  • Run as LlamaEdge command app

    wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q5_K_M.gguf \
      llama-chat.wasm \
      --prompt-template mistral-instruct \
      --ctx-size 32000
    

Quantized GGUF Models

NameQuant methodBitsSizeUse case
Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q2_K.ggufQ2_K22.72 GBsmallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q3_K_L.ggufQ3_K_L33.83 GBsmall, substantial quality loss
Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q3_K_M.ggufQ3_K_M33.52 GBvery small, high quality loss
Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q3_K_S.ggufQ3_K_S33.17 GBvery small, high quality loss
Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_0.ggufQ4_044.11 GBlegacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_M.ggufQ4_K_M44.37 GBmedium, balanced quality - recommended
Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_S.ggufQ4_K_S44.14 GBsmall, greater quality loss
Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q5_0.ggufQ5_055 GBlegacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q5_K_M.ggufQ5_K_M55.14 GBlarge, very low quality loss - recommended
Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q5_K_S.ggufQ5_K_S55 GBlarge, low quality loss - recommended
Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q6_K.ggufQ6_K65.95 GBvery large, extremely low quality loss
Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q8_0.ggufQ8_087.7 GBvery large, extremely low quality loss - not recommended
Mistral-7B-Instruct-v0.3-f16.gguff161614.5 GB

Quantized with llama.cpp b3030.

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
MistralForCausalLM
Ревизия весов
1b61eae

0 моделей