/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
18,5 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
3 июл 2024

gemma-2-9b-it

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Разговорная модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации ответов и продолжения текста с контекстом до 8192 токенов.

13 730скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены3 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.

  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

unsloth/gemma-2-9b-it — разговорная модель семейства Gemma 2 от Google, представленная в репозитории Unsloth. Это плотная причинная языковая модель на 9 млрд параметров с контекстом до 8192 токенов, предназначенная для генерации текста в диалоге и продолжения текста. В карточке описаны сценарии дообучения Gemma 2 с помощью Unsloth и 4-битной квантизации bitsandbytes, включая работу с шаблонами ShareGPT ChatML и Vicuna, а также экспорт дообученных моделей в GGUF и vLLM.

Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная лицензия — Gemma. Метаданные указывают библиотеку Transformers и поддержку английского языка. Карточка сосредоточена на инструкциях по дообучению и не сообщает оценок качества или подробных ограничений самой модели.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом чате
  • продолжение и дополнение текстов
  • дообучение Gemma 2 на собственном наборе диалогов
  • создание чат-модели с шаблонами ShareGPT ChatML или Vicuna

Ограничения

Карточка не приводит измерений качества или подробных сведений об ограничениях модели. Лицензия Gemma может устанавливать отдельные условия использования.

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

Reminder to use the dev version Transformers:

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git

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

Directly quantized 4bit model with bitsandbytes.

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 (8B)▶️ Start on Colab2.4x faster58% less
Gemma 2 (9B)▶️ Start on Colab2x faster63% less
Mistral (9B)▶️ Start on Colab2.2x faster62% less
Phi 3 (mini)▶️ Start on Colab2x faster63% less
TinyLlama▶️ Start on Colab3.9x faster74% less
CodeLlama (34B) A100▶️ Start on Colab1.9x faster27% less
Mistral (7B) 1xT4▶️ Start on Kaggle5x faster*62% less
DPO - Zephyr▶️ Start on Colab1.9x faster19% less

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma2ForCausalLM
Ревизия весов
fc7d473

0 моделей