Edit model card
Configuration Parsing Warning: In tokenizer_config.json: "tokenizer_config.chat_template" must be one of [string, array]

Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ

On April 10th, @MistralAI released a model named "Mixtral 8x22B," an 176B MoE via magnet link (torrent):

  • 176B MoE with ~40B active
  • Context length of 65k tokens
  • The base model can be fine-tuned
  • Requires ~260GB VRAM in fp16, 73GB in int4
  • Licensed under Apache 2.0, according to their Discord
  • Available on @huggingface (community)
  • Utilizes a tokenizer similar to previous models

MaziyarPanahi/Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ is a quantized (AWQ) version of v2ray/Mixtral-8x22B-v0.1

How to use

Install the necessary packages

pip install --upgrade accelerate autoawq transformers

Example Python code

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_id = "MaziyarPanahi/Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id).to(0)

text = "Hello can you provide me with top-3 cool places to visit in Paris?"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(0)

out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=300)
print(tokenizer.decode(out[0], skip_special_tokens=True))

Credit

  • MistralAI for opening the weights

  • v2ray for downloading, converting, and sharing it with the community Mixtral-8x22B-v0.1

  • philschmid for the photo he shared on his Twitter

                                                                   β–„β–„β–„β–‘β–‘
                                                          β–„β–„β–„β–„β–„β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–‘β–‘β–‘β–‘
                                              β–„β–„β–„β–„β–„β–„β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–‘β–‘β–‘β–‘β–‘
                                           β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–‘β–‘β–‘β–‘β–‘
                      β–„β–„β–„β–„β–„β–„β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–‘β–‘β–‘       β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–‘β–‘β–‘β–‘β–‘
           β–„β–„β–„β–„β–„β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–‘β–‘β–‘β–‘β–‘β–‘  β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–‘β–‘β–‘β–‘β–‘
    β–„β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–‘β–‘β–‘β–‘β–‘β–‘β–‘β–‘β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–‘β–‘β–‘β–‘β–‘
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