Mistral-Small-Instruct-2409-GGUF

Mistral-Small-Instruct-2409-GGUF

Mistral小型指令模型的多精度GGUF量化版本

Mistral-Small-Instruct模型的GGUF量化版本集合,文件大小从6GB到44GB不等。采用llama.cpp量化技术,提供从IQ2到F16的多种精度选择。包含详细的硬件兼容性说明和模型选择指南,支持多语言处理。

性能优化Github开源项目模型Huggingface机器学习文件格式转换模型量化Mistral-Small-Instruct

Mistral-Small-Instruct-2409-GGUF项目介绍

Mistral-Small-Instruct-2409-GGUF是一个基于Mistral AI公司开发的Mistral-Small-Instruct-2409模型进行量化的项目。该项目由bartowski完成量化工作,旨在为用户提供多种不同量化版本的模型,以适应不同的硬件环境和应用场景。

项目特点

  1. 多语言支持:该模型支持英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、中文、日语、俄语和韩语等多种语言。

  2. 多种量化版本:项目提供了从f16到IQ2_XXS等多种不同量化程度的模型版本,文件大小从44.50GB到6.00GB不等,用户可以根据自己的硬件条件选择合适的版本。

  3. 使用imatrix量化:所有量化版本都使用了llama.cpp的imatrix选项进行量化,以提高模型性能。

  4. 适配多种硬件:项目提供了针对不同硬件优化的版本,如ARM芯片优化版本和NVIDIA/AMD GPU优化版本等。

  5. 详细的版本说明:每个量化版本都有详细的说明,包括文件大小、量化类型、适用场景等信息,方便用户选择。

使用方法

  1. 提示词格式:使用模型时,需要按照以下格式输入提示词:

    <s>[INST] {prompt}[/INST] 
    
  2. 模型下载:用户可以直接从项目页面下载所需的模型文件,也可以使用huggingface-cli命令行工具下载。

  3. 运行环境:推荐使用LM Studio软件运行该模型。

模型选择建议

  1. 首先确定可用的硬件资源(RAM和VRAM)。
  2. 选择文件大小比可用内存小1-2GB的版本以获得最佳性能。
  3. 根据是否使用GPU加速,选择K-quant或I-quant版本。
  4. 对于低于Q4的版本,如果使用NVIDIA或AMD GPU,推荐选择I-quant版本。

项目价值

Mistral-Small-Instruct-2409-GGUF项目为用户提供了高质量、多样化的量化模型选择,使得先进的语言模型能够在更多种类的硬件设备上运行,大大提高了模型的可用性和普及程度。无论是高端设备还是资源受限的环境,用户都能找到适合自己需求的模型版本。

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