Downloads · 30 days
214
36% of all-time downloads
BachDaThan/Qwen2.5-Coder-7B-Vietnamese-Agent-FINAL-LoRA-GGUF
Qwen2.5-Coder-7B-Vietnamese-Agent-FINAL-LoRA-GGUF is a text generation model from BachDaThan. Use it when you need the model to write or continue text. It is set up for llama.cpp. The card lists the license as apache-2.0.
Model tiếng Việt được merge LoRA và quantize sang GGUF. Dung lượng bên dưới được đọc trực tiếp từ file sau khi build.
Downloads · 30 days
214
36% of all-time downloads
All-time downloads
588
Public
Repo size
16.4 GB
Likes
0
Public
Click a slice to open those files.
.gguf16.4 GB · 100%
From the Hugging Face model README
Model tiếng Việt được merge LoRA và quantize sang GGUF. Dung lượng bên dưới được đọc trực tiếp từ file sau khi build.
| Thông số | Giá trị |
|---|---|
| Kiến trúc | qwen2 |
| Số layers | 28 |
| Hidden size | 3584 |
| Context window | 32768 |
| Attention heads | 28 |
| KV heads | 4 |
| Vocabulary size | 152064 |
| Precision gốc | bfloat16 |
| Base Model | Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct |
| LoRA Adapter | khoin68/Qwen2.5-Coder-7B-Vietnamese-Agent-FINAL-LoRA |
| Giấy phép áp dụng | apache-2.0 |
| Mức | Tên file | Dung lượng thực tế | VRAM khuyến nghị | Ghi chú |
|---|---|---|---|---|
| Q4_K_M | Qwen2.5-Coder-7B-Vietnamese-Agent-FINAL-LoRA-Q4_K_M.gguf | 4.36 GB | ~6.4 GB | Bản cân bằng tiêu chuẩn, phù hợp đa số GPU consumer. |
| Q4_K_S | Qwen2.5-Coder-7B-Vietnamese-Agent-FINAL-LoRA-Q4_K_S.gguf | 4.15 GB | ~6.2 GB | Nhỏ hơn Q4_K_M một chút, chất lượng gần tương đương. |
| Q3_K_M | Qwen2.5-Coder-7B-Vietnamese-Agent-FINAL-LoRA-Q3_K_M.gguf | 3.55 GB | ~5.5 GB | Nén sâu hơn, phù hợp máy RAM/VRAM hạn chế. |
| Q3_K_S | Qwen2.5-Coder-7B-Vietnamese-Agent-FINAL-LoRA-Q3_K_S.gguf | 3.25 GB | ~5.3 GB | Nén sâu, ưu tiên dung lượng hơn chất lượng. |
Dung lượng được đo bằng stat().st_size sau khi quantize; không phải số ước tính.
Chat template thật được đọc từ tokenizer_config.json:
{% for message in messages %}{% if message['role'] == 'system' %}<|im_start|>system\n{{ message['content'] }}<|im_end|>\n{% elif message['role'] == 'user' %}<|im_start|>user\n{{ message['content'] }}<|im_end|>\n{% elif message['role'] == 'assistant' %}<|im_start|>assistant\n{{ message['content'] }}<|im_end|>\n{% endif %}{% endfor %}{% if add_generation_prompt %}<|im_start|>assistant\n{% endif %}
from llama_cpp import Llama
llm = Llama(
model_path="./Qwen2.5-Coder-7B-Vietnamese-Agent-FINAL-LoRA-Q4_K_M.gguf",
n_ctx=8192,
n_gpu_layers=-1,
verbose=False,
)
response = llm.create_chat_completion(
messages=[
{"role": "user", "content": "Xin chào"},
],
temperature=0.6,
top_p=0.95,
)
print(response["choices"][0]["message"]["content"])
FROM ./Qwen2.5-Coder-7B-Vietnamese-Agent-FINAL-LoRA-Q4_K_M.gguf
TEMPLATE """{{ if .System }}<|im_start|>system
{{ .System }}<|im_end|>
{{ end }}<|im_start|>user
{{ .Prompt }}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
"""
PARAMETER temperature 0.6
PARAMETER top_p 0.95
PARAMETER num_ctx 8192
Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instructapache-2.0khoin68/Qwen2.5-Coder-7B-Vietnamese-Agent-FINAL-LoRAapache-2.0Model có thể sinh thông tin sai (hallucination). Không sử dụng output làm thay thế tư vấn chuyên môn trong các lĩnh vực quan trọng.