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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
opencabrita3b-q4_0.gguf	q4_0	4	1.94 GB	Quantização em 4-bit.
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.
opencabrita3b-q5_0.gguf	q5_0	5	2.34 GB	Quantização em 5-bit. Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta.
opencabrita3b-q5_1.gguf	q5_1	5	2.53 GB	Quantização em 5-bit. Ainda Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta.
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/opencabrita3b-q5_1.gguf --color --temp 0.5 -n 256 -p "### Instrução: {comando} ### Resposta: "

Para compreender os parâmetros, veja a documentação do llama.cpp

Experimente gratuitamente no Google Colab: Open_Cabrita_llamacpp_5_1.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: