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granite-8b-code-instruct-GGUF

granite-8b-code-instruct-GGUF

Granite 8B代码生成模型GGUF量化版发布 提供多种精度选择

Granite-8B-Code-Instruct是IBM Research开发的代码生成模型，现已推出GGUF量化版本。该模型在多个开源数据集上微调，具备出色的代码理解和生成能力。量化版本提供Q2至F16多种精度选项，文件大小范围3GB至16GB，适应不同硬件环境。模型采用Apache 2.0许可证，由SanctumAI完成量化处理。

Github开源项目指令微调代码模型自然语言处理Huggingface机器学习Granite模型
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项目概述

Granite-8B-Code-Instruct-GGUF是一个由IBM Research开发的代码生成模型。这是一个基于Granite-8B-Code-Base模型，经过指令微调的8B参数模型。该项目旨在增强模型的指令跟随能力，包括逻辑推理和问题解决技能。

技术特点

  • 基础模型：Granite-8B-Code-Base
  • 参数规模：8B参数
  • 开源协议：Apache 2.0
  • 发布日期：2024年5月6日
  • 训练数据：使用多个许可数据集进行指令微调

模型版本

该项目提供了多个不同量化版本的模型，以适应不同的硬件环境：

  • 最轻量版本(Q2_K)：文件大小3.06GB，需要7.47GB运行内存
  • 中等版本(Q4系列)：文件大小在4.59GB-4.88GB之间
  • 高精度版本(F16)：文件大小16.12GB，需要19.62GB运行内存

使用方法

模型使用简单的提示模板：

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

用户如果使用Sanctum应用，可以直接选择"IBM Granite Code"模型预设。

应用场景

该模型主要应用于：

  • 代码智能生成
  • 程序问题解决
  • 逻辑推理任务
  • 编程辅助

性能评估

模型在HumanEvalSynthesis(Python)数据集上进行了多项评估，Pass@1指标表现良好，其中部分测试项达到了57.9%的通过率，显示出较强的代码生成能力。

硬件要求

根据不同的量化版本，模型对硬件要求各不相同：

  • 最低配置：适用于Q2_K版本，需要约7.47GB内存
  • 推荐配置：选用Q4或Q5系列版本，需要8GB以上内存
  • 高性能配置：使用F16版本，需要20GB左右内存

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