/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
37 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
gemma-2-9b
Библиотека
transformers
Опубликована
12 дек 2024

gemma-2-9b-lora-aozora

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Текстовая модель на основе Google Gemma 2 9B для генерации текста и диалоговых задач, доступная в формате MLX.

33скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 дек 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

testmoto/gemma-2-9b-lora-aozora — текстовая генеративная модель на основе Google Gemma 2 9B, представленная в формате MLX. README сообщает о конвертации из google/gemma-2-9b с помощью mlx-lm 0.20.2; метаданные классифицируют связь с базовой моделью как дообучение, поэтому происхождение по источникам противоречиво.

Модель принимает текст и генерирует текст. Базовая Gemma 2 9B предназначена для генерации текста, диалогов, суммаризации и ответов на вопросы; контекст модели составляет 8192 токена. Для работы с MLX README указывает пакет mlx-lm. Лицензия — Gemma.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • создание диалогового помощника
  • суммаризация текстов
  • ответы на вопросы

Ограничения

README описывает конвертацию в MLX, тогда как метаданные указывают на дообучение; точное происхождение этой версии по имеющимся сведениям неоднозначно.

Для каких профессий подходит8

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

testmoto/gemma-2-9b-lora-aozora

The Model testmoto/gemma-2-9b-lora-aozora was converted to MLX format from google/gemma-2-9b using mlx-lm version 0.20.2.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("testmoto/gemma-2-9b-lora-aozora")

prompt="hello"

if hasattr(tokenizer, "apply_chat_template") and tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Gemma2ForCausalLM
Ревизия весов
3575d41

0 моделей