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

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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