/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
25 дек 2023

mistral-7b-bnb-4bit

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

unsloth/mistral-7b-bnb-4bit — это напрямую квантизированная 4-битная версия Mistral 7B, подготовленная командой Unsloth с использованием bitsandbytes.

1 849скачиваний за 30 дней29лайковвеса обновлены11 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

Модель предназначена для запуска и дообучения в экосистеме Transformers, в том числе в доступных GPU-средах вроде Google Colab и Kaggle.

Основные сценарии использования — генерация и продолжение текста, диалоговые приложения, а также fine-tuning на собственных наборах данных. README указывает поддержку английского языка, библиотекой интеграции является Transformers. Архитектура основана на Mistral 7B, однако точные параметры контекста и другие архитектурные характеристики в карточке не приведены. Формат 4-bit уменьшает требования к памяти; для Mistral 7B заявлено снижение использования памяти примерно на 62% при дообучении с инструментами Unsloth.

Сильные стороны модели — компактное 4-битное представление и ориентированность на эффективное дообучение, включая последующий экспорт в GGUF или использование с vLLM. Ограничения включают возможное снижение точности из-за квантизации, зависимость от совместимого программного окружения и отсутствие в README подробных результатов оценки качества. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

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

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

Directly quantized 4bit model with bitsandbytes.

We have a Google Colab Tesla T4 notebook for Mistral 7b here: https://colab.research.google.com/drive/1Dyauq4kTZoLewQ1cApceUQVNcnnNTzg_?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
Gemma 7b▶️ Start on Colab2.4x faster58% less
Mistral 7b▶️ Start on Colab2.2x faster62% less
Llama-2 7b▶️ Start on Colab2.2x faster43% 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

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
3c47be0

0 моделей