/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
2,7 млрд
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
gemma-2-2b
Библиотека
transformers
Опубликована
31 июл 2024

gemma-2-2b-bnb-4bit

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

unsloth/gemma-2-2b-bnb-4bit — это 4-битная версия базовой языковой модели Google Gemma 2 2B, подготовленная с использованием инструментов Unsloth.

1 085скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены22 ноя 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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 запуска и дообучения трансформерных текстовых моделей, включая задачи генерации текста, диалоговых сценариев и text completion. В README указана поддержка библиотеки Transformers и английского языка.

Известно, что модель основана на google/gemma-2-2b и использует 4-битное квантование в формате BNB, благодаря чему требует меньше памяти по сравнению с полноразмерной версией. README не содержит сведений о точной архитектуре, размере контекста, модальностях, результатах оценки или фактических ограничениях качества. Для дообучения могут использоваться ноутбуки Unsloth; заявлены ускорение и снижение потребления памяти для поддерживаемых сценариев, однако конкретные показатели для этой модели отдельно не приведены.

Модель распространяется по лицензии Gemma. Перед использованием необходимо учитывать условия этой лицензии и ограничения исходной модели Google Gemma 2.

Для каких профессий подходит6

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

Finetune Gemma, Llama 3, Mistral 2-5x faster with 70% less memory via Unsloth!

We have a Google Colab Tesla T4 notebook for Gemma 2 (9B) here: https://colab.research.google.com/drive/1vIrqH5uYDQwsJ4-OO3DErvuv4pBgVwk4?usp=sharing

✨ Finetune for Free

All notebooks are beginner friendly! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face.

Unsloth supportsFree NotebooksPerformanceMemory use
Llama-3.2 (3B)▶️ Start on Colab2.4x faster58% less
Llama-3.2 (11B vision)▶️ Start on Colab2x faster60% less
Llama-3.1 (8B)▶️ Start on Colab2.4x faster58% less
Qwen2 VL (7B)▶️ Start on Colab1.8x faster60% less
Qwen2.5 (7B)▶️ Start on Colab2x faster60% less
Phi-3.5 (mini)▶️ Start on Colab2x faster50% less
Gemma 2 (9B)▶️ Start on Colab2.4x faster58% less
Mistral (7B)▶️ Start on Colab2.2x faster62% less
DPO - Zephyr▶️ Start on Colab1.9x faster19% less

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma2ForCausalLM
Ревизия весов
341a487

0 моделей