/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Лицензия
Llama 3.2
Библиотека
executorch
Опубликована
15 окт 2024

react-native-executorch-llama-3.2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Это семейство моделей Llama 3.2 от Meta, экспортированное компанией Software Mansion для библиотеки React Native ExecuTorch.

6 715скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены14 окт 2026

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

Модели представлены в виде программ ExecuTorch с расширением .pte и предназначены для локального запуска на устройствах через React Native ExecuTorch и совместимый runtime ExecuTorch.

Доступны варианты с 1B и 3B параметров. Для каждого размера опубликованы сборки XNNPACK в формате bf16, XNNPACK с квантизацией SpinQuant, обученной Meta для on-device использования, а также сборки MLX с квантизацией int4. MLX-варианты квантизуются из bf16-весов и не являются производными от SpinQuant. README не содержит сведений о поддерживаемых языках, размере контекста и дополнительных модальностях; по указанному pipeline_tag модель относится к text-generation.

Ключевые преимущества — возможность офлайн-запуска на устройстве, несколько размеров и вариантов точности, а также адаптация под бэкенды MLX и XNNPACK. Ограничения включают зависимость от ExecuTorch v1.4.1: более старые версии могут не загрузить файлы, а прямой совместимости с будущими версиями не гарантируется. Условия использования определяются лицензией llama3.2; подробности лицензии в README не приведены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

llama-3.2

This repository hosts the llama-3.2 models exported for the React Native ExecuTorch library as ExecuTorch .pte programs, ready to run on device.

Variants

PathBackendPrecisionContext length
1b/mlx/llama_3_2_1b_mlx_int4.ptemlxint416,384
1b/xnnpack/llama_3_2_1b_xnnpack_spinquant.ptexnnpackspinquant16,384
3b/mlx/llama_3_2_3b_mlx_int4.ptemlxint44,096
3b/xnnpack/llama_3_2_3b_xnnpack_spinquant.ptexnnpackspinquant4,096

Repository structure

1b/mlx/config.json                             1.3 KiB
1b/mlx/llama_3_2_1b_mlx_int4.pte               1.1 GiB
1b/xnnpack/config.json                         1.3 KiB
1b/xnnpack/llama_3_2_1b_xnnpack_spinquant.pte  1.0 GiB
3b/mlx/config.json                             1.3 KiB
3b/mlx/llama_3_2_3b_mlx_int4.pte               2.3 GiB
3b/xnnpack/config.json                         1.3 KiB
3b/xnnpack/llama_3_2_3b_xnnpack_spinquant.pte  2.2 GiB
config.json                                    31 B
tokenizer.json                                 9.4 MiB
tokenizer_config.json                          53.2 KiB

Compatibility

These files are published for the ExecuTorch v1.4.1 runtime. ExecuTorch gives no forward compatibility guarantee, so an older runtime may fail to load them.

To use them in React Native ExecuTorch, pass the model constant shipped in the library's model registry to the corresponding task pipeline. See the documentation.

To load these files in your own ExecuTorch runtime, read the compatibility note first.

Model details

Upstream model: Llama 3.2 collection.

Both the 1B and 3B sizes are published, each as bf16 and as SpinQuant, the quantization Meta trained for on-device use.

Model details

Upstream model: Llama 3.2 collection.

Both the 1B and 3B sizes are published in three forms: XNNPACK bf16, XNNPACK SpinQuant, the quantization Meta trained for on-device use, and MLX int4.

The MLX builds quantize from the bf16 weights rather than loading a pre-quantized checkpoint, so they are independent of SpinQuant rather than derived from it.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · executorch

Нельзя запустить

Библиотека «executorch» рантаймом не поддерживается.

Ревизия весов
14abd0a

0 моделей