/ 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
13 дек 2024

gemma-2-9b-platypus-02

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Конвертированная в MLX текстовая модель Gemma 2 9B для генерации текста и диалогов.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 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-platypus-02 — текстовая модель на архитектуре Gemma 2, полученная конвертацией google/gemma-2-9b в формат MLX с помощью mlx-lm 0.20.2. Модель содержит 9 млрд параметров и предназначена для генерации текста; базовая Gemma 2 также поддерживает диалоги, суммаризацию и ответы на вопросы.

Модель принимает текст и генерирует текст. Длина контекста составляет 8192 токена. В метаданных указана лицензия Gemma. README описывает использование через mlx-lm; отдельные сведения о дообучении или специализированных возможностях этой версии отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • ведение текстового диалога
  • суммаризация документов
  • ответы на вопросы

Ограничения

В карточке не описаны специализированные возможности этой версии или её оценки качества; лицензия Gemma может накладывать условия использования.

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

testmoto/gemma-2-9b-platypus-02

The Model testmoto/gemma-2-9b-platypus-02 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-platypus-02")

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
bee8fdd

0 моделей