Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 1,2 млрд
Размер весов: 1,6 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: llama · dense
Опубликована: 25 сен 2024

Ссылки

Llama-3.2-1B-Instruct-GPTQ

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

shuyuej/Llama-3.2-1B-Instruct-GPTQ — это квантованная версия модели meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct, опубликованная пользователем shuyuej.

2 335скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены25 сен 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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 задач генерации текста и следования инструкциям, включая диалоговые и прикладные сценарии, поддерживаемые исходной instruct-моделью. Сведения о языках и точном размере контекста в README не указаны.

Модель использует 4-битное симметричное квантование GPTQ с group size 128 и поддержкой ExLlama версии 1. Квантование рассчитано на снижение требований к памяти и ускорение инференса по сравнению с полноразмерной версией, однако может сопровождаться некоторой потерей качества; конкретные результаты оценки не приведены. Использование ExLlama и CUDA FP16 обозначено в конфигурации, но дополнительные требования к оборудованию не указаны.

Лицензия — Apache 2.0. Исходный код процедур квантования указан в репозитории vkola-lab/medpodgpt.

Для каких профессий подходит7

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 I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

The Quantized LLaMA 3.2 1B Instruct Model

Original Base Model: meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct. Link: https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct

Quantization Configurations

"quantization_config": {
    "batch_size": 1,
    "bits": 4,
    "block_name_to_quantize": null,
    "cache_block_outputs": true,
    "damp_percent": 0.1,
    "dataset": null,
    "desc_act": false,
    "exllama_config": {
      "version": 1
    },
    "group_size": 128,
    "max_input_length": null,
    "model_seqlen": null,
    "module_name_preceding_first_block": null,
    "modules_in_block_to_quantize": null,
    "pad_token_id": null,
    "quant_method": "gptq",
    "sym": true,
    "tokenizer": null,
    "true_sequential": true,
    "use_cuda_fp16": false,
    "use_exllama": true
  },

Source Codes

Source Codes: https://github.com/vkola-lab/medpodgpt/tree/main/quantization.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: 4024c85