Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,4 млрд
Лицензия: Своя лицензия
Архитектура: internlm2 · dense
Базовая модель: internlm2_5-7b-chat
Опубликована: 5 июл 2024

Ссылки

internlm2_5-7b-chat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

InternLM2.5-7B-Chat-GGUF — квантизированная версия чат-модели InternLM2.5-7B-Chat, разработанной командой InternLM и преобразованной в формат GGUF компанией Second State Inc.

935скачиваний 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 генерации текста и диалоговых сценариев, включая чат-взаимодействие и использование инструментов. Она рассчитана на запуск через LlamaEdge и совместимые среды, использует шаблон запросов ChatML, а для вызовов инструментов предусмотрен отдельный шаблон internlm-2-tool.

Модель содержит 7 миллиардов параметров, поддерживает контекст до 32 000 токенов и относится к текстовым, а не мультимодальным моделям. Доступны варианты квантизации от 2 до 8 бит, а также f16; размеры файлов составляют примерно от 3,01 до 15,5 ГБ. Вариант Q4_K_M обозначен как сбалансированный и рекомендуемый, а Q5_K_M и Q5_K_S предлагают более низкую потерю качества при большем размере. Более сильная квантизация уменьшает требования к памяти, но может заметно снижать качество.

README не содержит сведений о поддерживаемых языках, внутренней архитектуре, результатах тестирования, сильных сторонах и ограничениях исходной модели. Лицензия указана как other, без дополнительных условий или подробностей; перед использованием необходимо ознакомиться с лицензией исходной модели и репозитория.

Для каких профессий подходит12

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

internlm2_5-7b-chat-GGUF

Original Model

internlm/internlm2_5-7b-chat

Run with LlamaEdge

LlamaEdge version: v0.12.3 and above

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: 32000

Run as LlamaEdge service

Chat

wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:internlm2_5-7b-chat-Q5_K_M.gguf \
  llama-api-server.wasm \
  --prompt-template chatml \
  --ctx-size 32000 \
  --model-name internlm2_5-7b-chat

Tool use

wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:internlm2_5-7b-chat-Q5_K_M.gguf \
  llama-api-server.wasm \
  --prompt-template internlm-2-tool \
  --ctx-size 32000 \
  --model-name internlm2_5-7b-chat

Run as LlamaEdge command app

wasmedge --dir .:. \
  --nn-preload default:GGML:AUTO:internlm2_5-7b-chat-Q5_K_M.gguf \
  llama-chat.wasm \
  --prompt-template chatml \
  --ctx-size 32000

Quantized GGUF Models

Name	Quant method	Bits	Size	Use case
internlm2_5-7b-chat-Q2_K.gguf	Q2_K	2	3.01 GB	smallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
internlm2_5-7b-chat-Q3_K_L.gguf	Q3_K_L	3	4.13 GB	small, substantial quality loss
internlm2_5-7b-chat-Q3_K_M.gguf	Q3_K_M	3	3.83 GB	very small, high quality loss
internlm2_5-7b-chat-Q3_K_S.gguf	Q3_K_S	3	3.48 GB	very small, high quality loss
internlm2_5-7b-chat-Q4_0.gguf	Q4_0	4	4.45 GB	legacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
internlm2_5-7b-chat-Q4_K_M.gguf	Q4_K_M	4	4.71 GB	medium, balanced quality - recommended
internlm2_5-7b-chat-Q4_K_S.gguf	Q4_K_S	4	4.48 GB	small, greater quality loss
internlm2_5-7b-chat-Q5_0.gguf	Q5_0	5	5.37 GB	legacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
internlm2_5-7b-chat-Q5_K_M.gguf	Q5_K_M	5	5.51 GB	large, very low quality loss - recommended
internlm2_5-7b-chat-Q5_K_S.gguf	Q5_K_S	5	5.37 GB	large, low quality loss - recommended
internlm2_5-7b-chat-Q6_K.gguf	Q6_K	6	6.35 GB	very large, extremely low quality loss
internlm2_5-7b-chat-Q8_0.gguf	Q8_0	8	8.22 GB	very large, extremely low quality loss - not recommended
internlm2_5-7b-chat-f16.gguf	f16	16	15.5 GB

Quantized with llama.cpp b3361

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; запуск откроется после проверки совместимости.

Класс архитектуры: InternLM2ForCausalLM
Ревизия весов: 8a1e9b5