/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
20 сен 2024

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF — квантизированная GGUF-версия языковой модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, разработанной Qwen и подготовленной компанией Second State Inc.

941скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 сен 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 генерации текста и работы с программным кодом в диалоговом формате: написания, объяснения и редактирования кода, а также других сценариев, где требуется ассистент для разработки. Указанный язык — английский.

Модель содержит 7 миллиардов параметров и использует шаблон запросов ChatML. Для запуска через LlamaEdge заявлен контекст до 128 000 токенов и поддержка LlamaEdge версии 0.14.3. Доступны варианты квантизации от Q2_K до Q8_0, а также f16, с размером файлов примерно от 3,02 до 15,2 ГБ. Вариант Q4_K_M рекомендован как сбалансированный по качеству и размеру, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с минимальной потерей качества.

Основные преимущества — специализация на программном коде, инструктивный режим, большой заявленный контекст и возможность локального запуска в разных вариантах квантизации. Более агрессивная квантизация уменьшает требования к памяти, но приводит к заметной потере качества; точные сведения о производительности и поддерживаемых языках программирования в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит11

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

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF

Original Model

Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

Run with LlamaEdge

  • LlamaEdge version: v0.14.3

  • Prompt template

    • Prompt type: chatml

    • Prompt string

      <|im_start|>system
      {system_message}<|im_end|>
      <|im_start|>user
      {prompt}<|im_end|>
      <|im_start|>assistant
      
  • Context size: 128000

  • Run as LlamaEdge service

    wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q5_K_M.gguf \
      llama-api-server.wasm \
      --model-name Qwen2.5-Coder-7B-Instruct \
      --prompt-template chatml \
      --ctx-size 128000
    
  • Run as LlamaEdge command app

    wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q5_K_M.gguf \
      llama-chat.wasm \
      --prompt-template chatml \
      --ctx-size 128000
    

Quantized GGUF Models

NameQuant methodBitsSizeUse case
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q2_K.ggufQ2_K23.02 GBsmallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q3_K_L.ggufQ3_K_L34.09 GBsmall, substantial quality loss
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q3_K_M.ggufQ3_K_M33.81 GBvery small, high quality loss
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q3_K_S.ggufQ3_K_S33.49 GBvery small, high quality loss
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q4_0.ggufQ4_044.43 GBlegacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q4_K_M.ggufQ4_K_M44.68 GBmedium, balanced quality - recommended
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q4_K_S.ggufQ4_K_S44.46 GBsmall, greater quality loss
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q5_0.ggufQ5_055.32 GBlegacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q5_K_M.ggufQ5_K_M55.44 GBlarge, very low quality loss - recommended
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q5_K_S.ggufQ5_K_S55.32 GBlarge, low quality loss - recommended
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q6_K.ggufQ6_K66.25 GBvery large, extremely low quality loss
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q8_0.ggufQ8_088.21 GBvery large, extremely low quality loss - not recommended
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-f16.gguff161615.2 GB

Quantized with llama.cpp b3751

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
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
6cee3a3

0 моделей