TheBloke/SauerkrautLM-70B-v1-GPTQ

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SauerkrautLM 70B v1 - GPTQ

• Model creator: VAGO solutions
• Original model: SauerkrautLM 70B v1

Description

This repo contains GPTQ model files for VAGO solutions's SauerkrautLM 70B v1.

Multiple GPTQ parameter permutations are provided; see Provided Files below for details of the options provided, their parameters, and the software used to create them.

These files were quantised using hardware kindly provided by Massed Compute.

Repositories available

• AWQ model(s) for GPU inference.
• GPTQ models for GPU inference, with multiple quantisation parameter options.
• 2, 3, 4, 5, 6 and 8-bit GGUF models for CPU+GPU inference
• VAGO solutions's original unquantised fp16 model in pytorch format, for GPU inference and for further conversions

Prompt template: Sauerkraut-Llama-2-Chat

[INST] <<SYS>>
Ein Chat zwischen einem Benutzer und einem KI-Assistenten. Der KI-Assistent gibt hilfreiche, detaillierte und höfliche Antworten.
<</SYS>>
{prompt}[/INST]

Known compatible clients / servers

These GPTQ models are known to work in the following inference servers/webuis.

• text-generation-webui
• KobaldAI United
• LoLLMS Web UI
• Hugging Face Text Generation Inference (TGI)

This may not be a complete list; if you know of others, please let me know!

Provided files, and GPTQ parameters

Multiple quantisation parameters are provided, to allow you to choose the best one for your hardware and requirements.

Each separate quant is in a different branch. See below for instructions on fetching from different branches.

Most GPTQ files are made with AutoGPTQ. Mistral models are currently made with Transformers.

Explanation of GPTQ parameters

• Bits: The bit size of the quantised model.
• GS: GPTQ group size. Higher numbers use less VRAM, but have lower quantisation accuracy. "None" is the lowest possible value.
• Act Order: True or False. Also known as desc_act. True results in better quantisation accuracy. Some GPTQ clients have had issues with models that use Act Order plus Group Size, but this is generally resolved now.
• Damp %: A GPTQ parameter that affects how samples are processed for quantisation. 0.01 is default, but 0.1 results in slightly better accuracy.
• GPTQ dataset: The calibration dataset used during quantisation. Using a dataset more appropriate to the model's training can improve quantisation accuracy. Note that the GPTQ calibration dataset is not the same as the dataset used to train the model - please refer to the original model repo for details of the training dataset(s).
• Sequence Length: The length of the dataset sequences used for quantisation. Ideally this is the same as the model sequence length. For some very long sequence models (16+K), a lower sequence length may have to be used. Note that a lower sequence length does not limit the sequence length of the quantised model. It only impacts the quantisation accuracy on longer inference sequences.
• ExLlama Compatibility: Whether this file can be loaded with ExLlama, which currently only supports Llama and Mistral models in 4-bit.

Branch	Bits	GS	Act Order	Damp %	GPTQ Dataset	Seq Len	Size	ExLlama	Desc
main	4	None	Yes	0.1	German Quad	4096	35.33 GB	Yes	4-bit, with Act Order. No group size, to lower VRAM requirements.
gptq-4bit-128g-actorder_True	4	128	Yes	0.1	German Quad	4096	36.65 GB	Yes	4-bit, with Act Order and group size 128g. Uses even less VRAM than 64g, but with slightly lower accuracy.
gptq-4bit-32g-actorder_True	4	32	Yes	0.1	German Quad	4096	40.66 GB	Yes	4-bit, with Act Order and group size 32g. Gives highest possible inference quality, with maximum VRAM usage.
gptq-3bit--1g-actorder_True	3	None	Yes	0.1	German Quad	4096	26.78 GB	No	3-bit, with Act Order and no group size. Lowest possible VRAM requirements. May be lower quality than 3-bit 128g.
gptq-3bit-128g-actorder_True	3	128	Yes	0.1	German Quad	4096	28.03 GB	No	3-bit, with group size 128g and act-order. Higher quality than 128g-False.
gptq-3bit-32g-actorder_True	3	32	Yes	0.1	German Quad	4096	31.84 GB	No	3-bit, with group size 64g and act-order. Highest quality 3-bit option.

How to download, including from branches

In text-generation-webui

To download from the main branch, enter TheBloke/SauerkrautLM-70B-v1-GPTQ in the "Download model" box.

To download from another branch, add :branchname to the end of the download name, eg TheBloke/SauerkrautLM-70B-v1-GPTQ:gptq-4bit-128g-actorder_True

From the command line

I recommend using the huggingface-hub Python library:

pip3 install huggingface-hub

To download the main branch to a folder called SauerkrautLM-70B-v1-GPTQ:

mkdir SauerkrautLM-70B-v1-GPTQ
huggingface-cli download TheBloke/SauerkrautLM-70B-v1-GPTQ --local-dir SauerkrautLM-70B-v1-GPTQ --local-dir-use-symlinks False

To download from a different branch, add the --revision parameter:

mkdir SauerkrautLM-70B-v1-GPTQ
huggingface-cli download TheBloke/SauerkrautLM-70B-v1-GPTQ --revision gptq-4bit-128g-actorder_True --local-dir SauerkrautLM-70B-v1-GPTQ --local-dir-use-symlinks False

More advanced huggingface-cli download usage

If you remove the --local-dir-use-symlinks False parameter, the files will instead be stored in the central Hugging Face cache directory (default location on Linux is: ~/.cache/huggingface), and symlinks will be added to the specified --local-dir, pointing to their real location in the cache. This allows for interrupted downloads to be resumed, and allows you to quickly clone the repo to multiple places on disk without triggering a download again. The downside, and the reason why I don't list that as the default option, is that the files are then hidden away in a cache folder and it's harder to know where your disk space is being used, and to clear it up if/when you want to remove a download model.

The cache location can be changed with the HF_HOME environment variable, and/or the --cache-dir parameter to huggingface-cli.

For more documentation on downloading with huggingface-cli, please see: HF -> Hub Python Library -> Download files -> Download from the CLI.

To accelerate downloads on fast connections (1Gbit/s or higher), install hf_transfer:

pip3 install hf_transfer

And set environment variable HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER to 1:

mkdir SauerkrautLM-70B-v1-GPTQ
HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 huggingface-cli download TheBloke/SauerkrautLM-70B-v1-GPTQ --local-dir SauerkrautLM-70B-v1-GPTQ --local-dir-use-symlinks False

Windows Command Line users: You can set the environment variable by running set HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 before the download command.

With git (not recommended)

To clone a specific branch with git, use a command like this:

git clone --single-branch --branch gptq-4bit-128g-actorder_True https://huggingface.co/TheBloke/SauerkrautLM-70B-v1-GPTQ

Note that using Git with HF repos is strongly discouraged. It will be much slower than using huggingface-hub, and will use twice as much disk space as it has to store the model files twice (it stores every byte both in the intended target folder, and again in the .git folder as a blob.)

How to easily download and use this model in text-generation-webui

Please make sure you're using the latest version of text-generation-webui.

It is strongly recommended to use the text-generation-webui one-click-installers unless you're sure you know how to make a manual install.

1. Click the Model tab.

2. Under Download custom model or LoRA, enter TheBloke/SauerkrautLM-70B-v1-GPTQ.

   • To download from a specific branch, enter for example TheBloke/SauerkrautLM-70B-v1-GPTQ:gptq-4bit-128g-actorder_True
   • see Provided Files above for the list of branches for each option.

3. Click Download.

4. The model will start downloading. Once it's finished it will say "Done".

5. In the top left, click the refresh icon next to Model.

6. In the Model dropdown, choose the model you just downloaded: SauerkrautLM-70B-v1-GPTQ

7. The model will automatically load, and is now ready for use!

8. If you want any custom settings, set them and then click Save settings for this model followed by Reload the Model in the top right.

   • Note that you do not need to and should not set manual GPTQ parameters any more. These are set automatically from the file quantize_config.json.

9. Once you're ready, click the Text Generation tab and enter a prompt to get started!

Serving this model from Text Generation Inference (TGI)

It's recommended to use TGI version 1.1.0 or later. The official Docker container is: ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:1.1.0

Example Docker parameters:

--model-id TheBloke/SauerkrautLM-70B-v1-GPTQ --port 3000 --quantize gptq --max-input-length 3696 --max-total-tokens 4096 --max-batch-prefill-tokens 4096

Example Python code for interfacing with TGI (requires huggingface-hub 0.17.0 or later):

pip3 install huggingface-hub

from huggingface_hub import InferenceClient

endpoint_url = "https://your-endpoint-url-here"

prompt = "Tell me about AI"
prompt_template=f'''[INST] <<SYS>>
Ein Chat zwischen einem Benutzer und einem KI-Assistenten. Der KI-Assistent gibt hilfreiche, detaillierte und höfliche Antworten.
<</SYS>>
{prompt}[/INST]
'''

client = InferenceClient(endpoint_url)
response = client.text_generation(prompt,
                                  max_new_tokens=128,
                                  do_sample=True,
                                  temperature=0.7,
                                  top_p=0.95,
                                  top_k=40,
                                  repetition_penalty=1.1)

print(f"Model output: {response}")

How to use this GPTQ model from Python code

Install the necessary packages

Requires: Transformers 4.33.0 or later, Optimum 1.12.0 or later, and AutoGPTQ 0.4.2 or later.

pip3 install transformers optimum
pip3 install auto-gptq --extra-index-url https://huggingface.github.io/autogptq-index/whl/cu118/  # Use cu117 if on CUDA 11.7

If you have problems installing AutoGPTQ using the pre-built wheels, install it from source instead:

pip3 uninstall -y auto-gptq
git clone https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQ
cd AutoGPTQ
git checkout v0.4.2
pip3 install .

You can then use the following code

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline

model_name_or_path = "TheBloke/SauerkrautLM-70B-v1-GPTQ"
# To use a different branch, change revision
# For example: revision="gptq-4bit-128g-actorder_True"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path,
                                             device_map="auto",
                                             trust_remote_code=False,
                                             revision="main")

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, use_fast=True)

prompt = "Tell me about AI"
prompt_template=f'''[INST] <<SYS>>
Ein Chat zwischen einem Benutzer und einem KI-Assistenten. Der KI-Assistent gibt hilfreiche, detaillierte und höfliche Antworten.
<</SYS>>
{prompt}[/INST]
'''

print("\n\n*** Generate:")

input_ids = tokenizer(prompt_template, return_tensors='pt').input_ids.cuda()
output = model.generate(inputs=input_ids, temperature=0.7, do_sample=True, top_p=0.95, top_k=40, max_new_tokens=512)
print(tokenizer.decode(output[0]))

# Inference can also be done using transformers' pipeline

print("*** Pipeline:")
pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    max_new_tokens=512,
    do_sample=True,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
    top_k=40,
    repetition_penalty=1.1
)

print(pipe(prompt_template)[0]['generated_text'])

Compatibility

The files provided are tested to work with Transformers. For non-Mistral models, AutoGPTQ can also be used directly.

ExLlama is compatible with Llama and Mistral models in 4-bit. Please see the Provided Files table above for per-file compatibility.

For a list of clients/servers, please see "Known compatible clients / servers", above.

Discord

For further support, and discussions on these models and AI in general, join us at:

TheBloke AI's Discord server

Thanks, and how to contribute

Thanks to the chirper.ai team!

Thanks to Clay from gpus.llm-utils.org!

I've had a lot of people ask if they can contribute. I enjoy providing models and helping people, and would love to be able to spend even more time doing it, as well as expanding into new projects like fine tuning/training.

If you're able and willing to contribute it will be most gratefully received and will help me to keep providing more models, and to start work on new AI projects.

Donaters will get priority support on any and all AI/LLM/model questions and requests, access to a private Discord room, plus other benefits.

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Special thanks to: Aemon Algiz.

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Thank you to all my generous patrons and donaters!

And thank you again to a16z for their generous grant.

Original model card: VAGO solutions's SauerkrautLM 70B v1

VAGO solutions SauerkrautLM

Introducing SauerkrautLM-v1 - Your German Language Powerhouse!

We are thrilled to unveil our very first release, SauerkrautLM-v1. This remarkable creation marks a significant milestone as it is specifically tailored for the German-speaking community. In a landscape where German language models are scarce, we are proud to offer a solution that fills this void. What sets SauerkrautLM-v1 apart is its versatility. Whether you are an individual looking to harness its capabilities for personal use or a business seeking to integrate it into your projects, our model is designed to accommodate all. It operates under the LLAMA 2 License, providing you with the freedom to explore its potential in both private and commercial applications. Performance is at the heart of SauerkrautLM-v1. We put it to the test using a customized version of MT-Bench for the German language, and the results speak volumes. It currently stands as the most robust German Language Model on Hugging Face (based on german mt-bench results), showcasing its exceptional capabilities. Rest assured, this model is here to shine and set new standards. And the best thing is it comes in four different sizes (3B, 7B, 13B, 70B) to address your individual needs. Our model's journey began with meticulous training using an augmented dataset within the QLoRA approach. This is just the beginning of our model series, promising even more innovative and powerful solutions in the future.

Join us on this exciting adventure as we redefine the possibilities of language modeling for the German-speaking world. SauerkrautLM-v1 is here to empower your language-related endeavors like never before.

All Models

Model	HF	GPTQ	GGUF	AWQ
SauerkrautLM-3b-v1	Link	Link	Link	Link
SauerkrautLM-7b-v1	Link	Link	Link	Link
SauerkrautLM-7b-v1-mistral	Link	Link	Link	Link
SauerkrautLM-13b-v1	Link	Link	Link	Link
SauerkrautLM-70b-v1	Link	soon	soon	soon

Model Details

SauerkrautLM-70b-v1

Training Dataset:

SauerkrautLM was trained with mix of German data augmentation and translated data. We found, that only a simple translation of training data can lead to unnatural German phrasings. Data augmentation techniques were used to grant grammatical, syntactical correctness and a more natural German wording in our training data.

Training Procedure:

SauerkrautLM-70b-v1 was fine-tuned using QLoRA on 2 A100 80GB with Axolotl.

• Trained by: SauerkrautLM-v1 trained by VAGO solutions
• Model Type: SauerkrautLM-v1 is an auto-regressive language model based on the transformer architecture
• Language(s): German, English
• License: LLAMA 2 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT
• Contact: Website David Golchinfar

Prompt Template:

[INST] <<SYS>>
Ein Chat zwischen einem Benutzer und einem KI-Assistenten. Der KI-Assistent gibt hilfreiche, detaillierte und höfliche Antworten. 
<</SYS>>
{prompt}[/INST]

Evaluation

MT-Bench-TrueGerman

MT-Bench-TrueGerman Response Example

SauerkrautLM-70b-v1

Prompt

Beschreiben Sie eine lebhafte und einzigartige Figur unter Verwendung bildhafter und kreativer Sprache. Bitte antworten Sie in weniger als zwei Absätzen.", "Überarbeiten Sie Ihre vorherige Antwort und integrieren Sie in jedem Satz eine Anspielung auf ein berühmtes literarisches Werk oder historisches Ereignis.

Antwort SauerkrautLM-70b-v1:

Sie war wie kein anderer, eine Sonnenblume inmitten von Dunkelheit. Ihr Lachen war wie ein Regenschauer nach einer langen Trockenperiode, erfrischend und erlebnisreich. Sie trat mit einem Schwung ein, ihre Haare flatterten wie Flammen, wenn sie sich zu einer Leidenschaftlichen Symphonie unter dem Mondlicht in Bewegung setzten. Ihre Augen funkelten wie Saphire, während sie die Welt mit einer Wut und Neugierde betrachteten, die man selbst in den tiefsten Ozeanen nicht finden konnte. Jeder Schritt, den sie machte, war ein Tanz, jedes Wort, das sie sprach, war eine Melodie. Sie war nicht nur eine Person, sie war ein Ereignis, ein Vorfall, eine Erfahrung, die man niemals vergessen konnte.", "Sie war wie eine moderne Helena von Troja, ihre Schönheit bezauberte alle, doch ihre Geheimnisse waren tief wie das Meer, so wie in Homer's epischer Geschichte. Ihr Lachen war wie der Klang von Glocken inmitten einer stürmischen Nacht, erinnernd an das berühmte Gedicht \"The Bells\" von Edgar Allan Poe. Mit jedem ihrer Schritte, der wie ein Tanz auf dem Wind war, erinnerte man sich an die elegante Bewegung von Cinderella in ihrer königlichen Schuhsohle. Ihre Augen funkelten wie Sterne auf der Leinwand von Van Goghs Sternennacht, während sie durch das Labyrinth des Lebens navigierte. Jedes Wort, das sie sprach, war eine Symphonie, so wie Shakespeares Sonette in den Ohren eines Liebenden klingen. Sie war nicht nur ein Mensch, sie war ein Ereignis, eine Saga, die von den Geschichtsschreibern der Zeit festgehalten wurde."

Prompt

Sie sehen ein schönes rotes Haus auf Ihrer linken Seite und ein faszinierendes Gewächshaus auf Ihrer rechten Seite, einen attraktiven beheizten rosa Ort vor sich. Also, wo ist das Weiße Haus?", "Enthält die ursprüngliche Frage Hinweise, um den Standort des Weißen Hauses eindeutig zu bestimmen?"],"reference": ["Die Antwort ist "Washington, DC".", "Nein.

Antwort SauerkrautLM-70b-v1:

Das Weiße Haus ist in Washington D.C.", "Nein, die ursprüngliche Frage enthält keine Hinweise, um den Standort des Weißen Hauses eindeutig zu bestimmen."

Prompt

Betrachten Sie einen Satelliten, der sich in einer kreisförmigen Umlaufbahn um die Erde befindet. Die Geschwindigkeit des Satelliten nimmt ab. Was wird mit dem orbitalen Radius des Satelliten und seiner Umlaufdauer passieren? Bitte rechtfertigen Sie Ihre Antwort unter Verwendung physikalischer Prinzipien.", "Was sind einige Sonderfälle oder Randfälle in Ihrer Lösung? Wie gehen Sie mit ihnen um?"] ,"reference": ["Der orbitale Radius wird zunehmen und die Umlaufdauer wird zunehmen

Antwort SauerkrautLM-70b-v1:

Wenn sich die Geschwindigkeit eines Satelliten in einer kreisförmigen Umlaufbahn um die Erde verringert, wird sich auch der Orbitalradius des Satelliten verändern. Dies kann auf Basis physikalischer Prinzipien erklärt werden.\n\n1. Erhaltung des Drehimpulses: Ein Satellit hat einen bestimmten Drehimpuls, der das Produkt aus seiner Masse, Geschwindigkeit und dem Radius entspricht. Wenn sich die Geschwindigkeit des Satelliten verringert, muss der Radius angepasst werden, um den Drehimpuls zu erhalten.\n\n2. Kepler'sche Gesetze: Johannes Kepler formulierte drei Gesetze für den Umlauf von Himmelskörpern um die Sonne, die auch auf Satelliten um die Erde angewendet werden können. Das zweite Gesetz besagt, dass die Geschwindigkeit eines Satelliten umso größer ist, je näher er an einem Fokus (in diesem Fall der Erde) ist. Wenn sich die Geschwindigkeit des Satelliten verringert, wird er sich weiter vom Fokus entfernen und somit den Orbitalradius erhöhen.\n\n3. Energieerhaltung: Die Energie eines Satelliten in einer Umlaufbahn hängt von seiner Geschwindigkeit und seinem Radius ab. Wenn die Geschwindigkeit des Satelliten abnimmt, muss die Energie aufrechterhalten werden. Dies kann nur erfolgen, indem sich der Radius erhöht, da die Geschwindigkeit bereits abgenommen hat und somit nicht mehr als Antrieb dienen kann.\n\n4. Gravitation: Die Gravitationskraft zwischen dem Satelliten und der Erde ist verantwortlich für die Umlaufbahn des Satelliten. Wenn sich der Radius des Satelliten vergrößert, verringert sich auch die Gravitationskraft zwischen dem Satelliten und der Erde. Dadurch wird die Geschwindigkeit des Satelliten weiter abgebremst, was wiederum zu weiteren Änderungen des Radius und der Umlaufdauer führen kann.\n\nBasierend auf diesen physikalischen Prinzipien lässt sich sagen, dass sich der Orbitalradius des Satelliten vergrößern wird, wenn sich seine Geschwindigkeit verringert. Dadurch wird auch die Umlaufdauer des Satelliten verändert, da die Zeit, die benötigt wird, um sich um die Erde zu bewegen, proportional zum Radius ist.", "Bei der Lösung des Problems, in dem sich die Geschwindigkeit eines Satelliten in einer kreisförmigen Umlaufbahn um die Erde verringert, gibt es einige Sonderfälle und Randfälle, die berücksichtigt werden sollten.\n\n1. Randfall: Wenn die Geschwindigkeit des Satelliten zu gering wird, kann er die Anziehungskraft der Erde nicht mehr überwinden und in die Atmosphäre eintreten. In diesem Fall würde der Satellit nicht mehr in einer Umlaufbahn bleiben, sondern in der Atmosphäre verglühen.\n\n2. Sonderfall: Wenn der Satellit in einer sehr niedrigen Umlaufbahn ist und seine Geschwindigkeit geringer als die Fluchtgeschwindigkeit für diesen Radius ist, kann es zu einer Abtragung der Geschwindigkeit durch den Widerstand in der Atmosphäre kommen. Dies kann dazu führen, dass der Satellit aus seiner Umlaufbahn abgebremst und in die Atmosphäre eintreten wird.\n\n3. Sonderfall: Wenn die Geschwindigkeit des Satelliten unter einen bestimmten Wert fällt, kann es zu einer Stabilisierung der Umlaufbahn kommen, bei der der Satellit in einer stabilen Umlaufbahn bleibt, auch wenn seine Geschwindigkeit weiter abnimmt. Dies wird als \"Hohmann-Transfer\" bezeichnet und ist ein Sonderfall, bei dem der Satellit eine Umlaufbahn um einen anderen Himmelskörper aufsuchen kann.\n\nUm mit diesen Sonderfällen und Randfällen umzugehen, ist es wichtig, die genauen Parameter des Satelliten, wie seine Masse, seine anfängliche Geschwindigkeit und seinen Orbitalradius, zu berücksichtigen. Es ist auch wichtig, die physikalischen Prinzipien, wie die Erhaltung des Drehimpulses, Keplers Gesetze, Energieerhaltung und Gravitation, zu verwenden, um die Auswirkungen der Geschwindigkeitsänderung auf den Orbitalradius und die Umlaufdauer zu analysieren."

Disclaimer

Our models have been meticulously trained on extensive datasets. While we have made diligent efforts to thoroughly screen and eliminate any instances of coarse or inappropriate language from our data, we must inform users that despite our best efforts in data cleansing, the possibility of some such content slipping through cannot be entirely ruled out. Furthermore, it is important to note that we have implemented filters within our models; however, we cannot always guarantee consistently appropriate behavior. Therefore, if you encounter any issues or come across inappropriate content, we kindly request that you inform us through the contact information provided. Additionally, it is essential to understand that the licensing of these models does not constitute legal advice. We are not held responsible for the actions of third parties who utilize our models. These models may be employed for commercial purposes, and the original Llama2 license remains applicable and is included with the model files.  

Contact

If you are interested in customized LLMs for business applications, please get in contact with us via our website or contact us at Dr. Daryoush Vaziri. We are also grateful for your feedback and suggestions.  

Collaborations

We are also keenly seeking support and investment for our startup, VAGO solutions, where we continuously advance the development of robust language models designed to address a diverse range of purposes and requirements. If the prospect of collaboratively navigating future challenges excites you, we warmly invite you to reach out to us.

Acknowledgement

Many thanks to TheBloke for super fast quantifying all of our models.