Исходная модель: https://huggingface.co/Weyaxi/Einstein-v6.1-Llama3-8B Все количественные расчеты выполнены с использованием опции imatrix с набором данных, предоставленным Kalomaze здесь. Если модель больше 50 ГБ, она будет разделена на несколько файлов. Чтобы загрузить их все в локальную папку, запустите: Вы можете либо указать новый локальный каталог (Einstein-v6.1-Llama3-8B-Q8_0), либо загрузить их все на месте (./). Здесь Artefact2 предоставляет отличную статью с диаграммами, показывающими различные характеристики. Первое, что нужно выяснить, это насколько большую модель вы можете запустить. Для этого вам нужно выяснить, сколько у вас оперативной и/или видеопамяти. Если вы хотите, чтобы ваша модель работала как можно БЫСТРО, вам нужно поместить все это в видеопамять вашего графического процессора. Стремитесь к квантованию с размером файла на 1–2 ГБ меньше, чем общий объем видеопамяти вашего графического процессора. Если вам нужно абсолютно максимальное качество, сложите вместе оперативную память вашей системы и видеопамять вашего графического процессора, а затем аналогичным образом возьмите квант с размером файла на 1–2 ГБ меньше, чем эта общая сумма. Далее вам нужно будет решить, хотите ли вы использовать «I-квант» или «K-квант». Если не хотите слишком много думать, возьмите один из К-квантов. Они имеют формат QXKX, например Q5KM. Если вы хотите больше узнать о сорняках, вы можете проверить…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Математика Следование инструкциям Биология Химия
Задача: Генерация текста
Автор: bartowski
Теги: gguf, axolotl, generated_from_trainer, instruct, finetune, chatml, gpt4, synthetic data
Лайков: 8 | Загрузок: 1,739
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
