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granite-3b-code-instruct-GGUF

granite-3b-code-instruct-GGUF

IBM开发的3B参数代码智能模型

这是一个由IBM Research开发的代码智能模型,采用3B规模参数架构,针对指令跟随、逻辑推理和编程问题解决进行优化。模型采用Apache 2.0许可证开源,支持多种量化版本以适配不同计算资源,通过标准提示模板即可快速部署使用。

Githubgranite-3b-code-instruct开源项目代码模型量化自然语言处理Huggingface机器学习模型
GitHubHugging Face论文

项目概述

Granite-3B-Code-Instruct GGUF是一个由IBM Research开发的代码智能模型。这是一个基于Granite-3B-Code-Base模型微调而来的3B参数模型，通过使用许可的指令数据集进行训练，着重提升了模型的指令遵循能力、逻辑推理和问题解决能力。

技术特点

此项目由SanctumAI进行量化处理，提供了多种不同量化版本的模型文件。主要特点包括：

  • 采用Apache 2.0开源许可证
  • 支持32k tokens的上下文长度
  • 提供多种量化版本，从Q2到F16不等
  • 内存占用优化，最小版本仅需4.68GB内存

模型版本

该项目提供了丰富的量化版本选择，以适应不同的硬件环境：

  • 轻量级版本：Q2_K版本(1.34GB)适合资源受限环境
  • 中等版本：Q4系列(2.00-2.21GB)提供平衡的性能
  • 高精度版本：Q8_0(3.71GB)和F16(6.97GB)适合追求高精确度的场景

使用方法

模型使用简单直观，提供了标准的提示模板：

System:
{system_prompt}
Question:
{prompt}
Answer:

对于Sanctum应用用户，可以直接选择"IBM Granite Code"模型预设使用。

数据集支持

模型训练采用了多个高质量数据集，包括：

  • bigcode/commitpackft
  • TIGER-Lab/MathInstruct
  • meta-math/MetaMathQA
  • glaiveai/glaive-code-assistant-v3
  • nvidia/HelpSteer等

性能评估

在HumanEvalSynthesis(Python)测试中，模型展现了稳定的性能表现：

  • 最高pass@1指标达到51.2%
  • 多项测试中保持在30-40%的通过率
  • 展现了较好的代码生成和理解能力

应用场景

这个模型特别适合于：

  • 代码智能补全
  • 程序逻辑分析
  • 技术问题解答
  • 编程辅助工具开发

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