inference: false
language:
- pt
license: apache-2.0
model_creator: 22H
model_link: https://huggingface.co/22h/open-cabrita3b
model_name: Open Cabrita 3B
model_type: llama
quantized_by: lucianosb
pipeline_tag: text-generation
Open Cabrita 3B - GGUF
- Criador do Modelo: 22h
- Modelo Original: Open Cabrita 3B
- Artigo: CABRITA: CLOSING THE GAP FOR FOREIGN LANGUAGES
Arquivos Incluídos
| Nome | Método Quant | Bits | Tamanho | Desc |
|---|---|---|---|---|
| ggml-opencabrita3b-q4_0.gguf | q4_0 | 4 | 1.94 GB | Quantização em 4-bit. |
| ggml-opencabrita3b-q4_1.gguf | q4_1 | 4 | 2.14 GB | Quantização em 4-bit. Acurácia maior que q4_0 mas não tão boa quanto q5_0. Inferência mais rápida que os modelos q5. |
| ggml-opencabrita3b-q5_0.gguf | q5_0 | 5 | 2.34 GB | Quantização em 5-bit. Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta. |
| ggml-opencabrita3b-q5_1.gguf | q5_1 | 5 | 2.53 GB | Quantização em 5-bit. Ainda Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta. |
| ggml-opencabrita3b-q8_0.gguf | q8_0 | 8 | 3.52 GB | Quantização em 8-bit. Quase indistinguível do float16. Usa muitos recursos e é mais lento. |
Observação: os valores de RAM acima não pressupõem descarregamento de GPU. Se as camadas forem descarregadas para a GPU, isso reduzirá o uso de RAM e usará VRAM.
Como executar com llama.cpp
Usei o seguinte comando. Ajuste para suas necessidades:
./main -m ./models/open-cabrita3b/ggml-opencabrita3b-q5_1.gguf -n 128 -p "Instrução: Escreva um poema sobre Ciência e Tecnologia. Resposta: "
Para compreender os parâmetros, veja a documentação do llama.cpp
Experimente gratuitamente no Google Colab: Rodando Cabrita com llamacpp.ipynb
Sobre o formato GGUF
GGUF é um novo formato introduzido pela equipe llama.cpp em 21 de agosto de 2023. É um substituto para o GGML, que não é mais suportado pelo llama.cpp.
O principal benefício do GGUF é que ele é um formato extensível e à prova de futuro que armazena mais informações sobre o modelo como metadados. Ele também inclui código de tokenização significativamente melhorado, incluindo pela primeira vez suporte total para tokens especiais. Isso deve melhorar o desempenho, especialmente com modelos que usam novos tokens especiais e implementam modelos de prompt personalizados.
Aqui está uma lista de clientes e bibliotecas que são conhecidos por suportar GGUF:
- llama.cpp.
- text-generation-webui, a interface web mais amplamente utilizada. Suporta GGUF com aceleração GPU via backend ctransformers - backend llama-cpp-python deve funcionar em breve também.
- KoboldCpp, agora suporta GGUF a partir da versão 1.41! Uma poderosa interface web GGML, com aceleração total da GPU. Especialmente bom para contar histórias.
- LM Studio, versão 0.2.2 e posteriores suportam GGUF. Uma GUI local totalmente equipada com aceleração GPU em ambos Windows (NVidia e AMD) e macOS.
- LoLLMS Web UI, agora deve funcionar, escolha o backend c_transformers. Uma ótima interface web com muitos recursos interessantes. Suporta aceleração GPU CUDA.
- ctransformers, agora suporta GGUF a partir da versão 0.2.24! Uma biblioteca Python com aceleração GPU, suporte LangChain e servidor AI compatível com OpenAI.
- llama-cpp-python, suporta GGUF a partir da versão 0.1.79. Uma biblioteca Python com aceleração GPU, suporte LangChain e servidor API compatível com OpenAI.
- candle, adicionou suporte GGUF em 22 de agosto. Candle é um framework ML Rust com foco em desempenho, incluindo suporte GPU e facilidade de uso.
- LocalAI, adicionou suporte GGUF em 23 de agosto. LocalAI provê uma API Rest para modelos LLM e de geração de imagens.
Template
### Instrução:
{prompt}
### Resposta: