Downloads · 30 days
31
4% of all-time downloads
RichardErkhov/IrbisAI_-_Irbis-7b-v0.1-gguf
IrbisAI_-_Irbis-7b-v0.1-gguf is a machine learning model from RichardErkhov. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product.
Downloads · 30 days
31
4% of all-time downloads
All-time downloads
760
Public
Repo size
85.3 GB
Likes
1
Public
Click a slice to open those files.
.gguf98.8 GB · 100%
From the Hugging Face model README
Quantization made by Richard Erkhov.
Irbis-7b-v0.1 - GGUF
| Name | Quant method | Size |
|---|---|---|
| Irbis-7b-v0.1.Q2_K.gguf | Q2_K | 2.66GB |
| Irbis-7b-v0.1.IQ3_XS.gguf | IQ3_XS | 2.95GB |
| Irbis-7b-v0.1.IQ3_S.gguf | IQ3_S | 3.1GB |
| Irbis-7b-v0.1.Q3_K_S.gguf | Q3_K_S | 3.08GB |
| Irbis-7b-v0.1.IQ3_M.gguf | IQ3_M | 3.2GB |
| Irbis-7b-v0.1.Q3_K.gguf | Q3_K | 3.41GB |
| Irbis-7b-v0.1.Q3_K_M.gguf | Q3_K_M | 3.41GB |
| Irbis-7b-v0.1.Q3_K_L.gguf | Q3_K_L | 3.7GB |
| Irbis-7b-v0.1.IQ4_XS.gguf | IQ4_XS | 3.82GB |
| Irbis-7b-v0.1.Q4_0.gguf | Q4_0 | 3.98GB |
| Irbis-7b-v0.1.IQ4_NL.gguf | IQ4_NL | 4.02GB |
| Irbis-7b-v0.1.Q4_K_S.gguf | Q4_K_S | 4.01GB |
| Irbis-7b-v0.1.Q4_K.gguf | Q4_K | 4.22GB |
| Irbis-7b-v0.1.Q4_K_M.gguf | Q4_K_M | 4.22GB |
| Irbis-7b-v0.1.Q4_1.gguf | Q4_1 | 4.4GB |
| Irbis-7b-v0.1.Q5_0.gguf | Q5_0 | 4.82GB |
| Irbis-7b-v0.1.Q5_K_S.gguf | Q5_K_S | 4.82GB |
| Irbis-7b-v0.1.Q5_K.gguf | Q5_K | 4.94GB |
| Irbis-7b-v0.1.Q5_K_M.gguf | Q5_K_M | 4.94GB |
| Irbis-7b-v0.1.Q5_1.gguf | Q5_1 | 5.24GB |
| Irbis-7b-v0.1.Q6_K.gguf | Q6_K | 5.71GB |
| Irbis-7b-v0.1.Q8_0.gguf | Q8_0 | 7.4GB |
language:
Irbis-7B - это языковая модель на основе архитектуры трансформеров, адаптированная для казахского языка.
В результате модель показывает значительно лучшее качество работы с казахским языком по сравнению с прочими моделями из открытых источников. За счет нового токенизатора увеличилась скорость генерации текста в 3-4 раза, также оптимизировалось заполнение контекстного окна.
Подробнее можно почитать в статье.
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig
import torch
model_name = "IrbisAI/Irbis-7b-v0.1"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
return_dict=True,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
prompt = "Сұрақ: Шөп неге жасыл?\nЖауап: "
input_ids = tokenizer([prompt], return_tensors = "pt")["input_ids"].to("cuda")
generation_config = GenerationConfig(
temperature=0.6,
repetition_penalty=1.15
)
print("Generating...")
generation_output = model.generate(
input_ids=input_ids,
generation_config=generation_config,
return_dict_in_generate=True,
output_scores=True,
max_new_tokens=2048,
pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
)
for s in generation_output.sequences:
print(tokenizer.decode(s)) # Өсімдіктер ауасыз өмір сүре алмайды, сондықтан олар жасыл түсті болады.