stockmark-13b-GPTQ-calib-ja-1k

stockmarkさんが公開している、stockmark-13bを、 日本語のキャリブレーションセットで生成したGPTQモデルになります。

キャリブレーションセットはizumi-lab/wikipedia-ja-20230720から、 1kほどランダムサンプリングしたものと、
ELYZA-tasks-100のinput/outputを計200ほど追加しています。
mmnga/wikipedia-ja-20230720-1k

モデル一覧
GPTQ
mmnga/stockmark-13b-GPTQ-calib-ja-1k

AWQ
mmnga/stockmark-13b-AWQ-calib-ja

GGUF

Usage

pip install auto-gptq transformers

from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM, BaseQuantizeConfig
from transformers import AutoTokenizer

model_name_or_path = "mmnga/stockmark-13b-GPTQ-calib-ja-1k"

# Tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True)

# Model
model = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized(model_name_or_path, use_safetensors=True, device="cuda:0")

# Your test prompt
prompt = """今日の夕食のレシピをご紹介します。"""
print(tokenizer.decode(model.generate(**tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device), max_length=128)[0]))