已保存的文件元数据(16 个文件)
历史来源元数据,不是文件的副本。校验和不能证明当前可用。
openvino_model.bin
613946d5c29095bd91d74ead07d15b83247b9e6ad7d576c1f1875e154e880b79
openvino_model.xml
未记录 SHA-256
tokenizer.json
未记录 SHA-256
openvino_tokenizer.bin
22c222c383dac6ccc43b495af24d81193b461af6f9c9d3c256aef2b0f2a26175
openvino_detokenizer.bin
8a8b1249fca76cc50137fe1d8957952033bed6d18ceedfe497ea46e1b5f69efc
openvino_tokenizer.xml
未记录 SHA-256
model.safetensors.index.json
未记录 SHA-256
openvino_detokenizer.xml
未记录 SHA-256
tokenizer_config.json
未记录 SHA-256
config.json
未记录 SHA-256
.gitattributes
未记录 SHA-256
README.md
未记录 SHA-256
special_tokens_map.json
未记录 SHA-256
openvino_config.json
未记录 SHA-256
added_tokens.json
未记录 SHA-256
generation_config.json
未记录 SHA-256
已保存的模型卡(历史版本)
This model is a quantized version of microsoft/Phi-3.5-mini-instruct and is converted to the OpenVINO format. This model was obtained via the nncf-quantization space with optimum-intel.
First make sure you have optimum-intel installed:
pip install optimum[openvino]
To load your model you can do as follows:
from optimum.intel import OVModelForCausalLM
model_id = "AlexKoff88/Phi-3.5-mini-instruct-openvino-8bit"
model = OVModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)
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