MaziyarPanahi's picture
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  - quantized
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  - AWQ
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  - license:apache-2.0
  - autotrain_compatible
  - endpoints_compatible
  - text-generation-inference
  - region:us
model_name: Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ
base_model: v2ray/Mixtral-8x22B-v0.1
inference: false
model_creator: v2ray
pipeline_tag: text-generation
quantized_by: MaziyarPanahi
language:
  - en
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  - fr

Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ

On April 10th, @MistralAI released a model named "Mixtral 8x22B," an 176B MoE via magnet link (torrent):

  • 176B MoE with ~40B active
  • Context length of 65k tokens
  • The base model can be fine-tuned
  • Requires ~260GB VRAM in fp16, 73GB in int4
  • Licensed under Apache 2.0, according to their Discord
  • Available on @huggingface (community)
  • Utilizes a tokenizer similar to previous models

MaziyarPanahi/Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ is a quantized (AWQ) version of v2ray/Mixtral-8x22B-v0.1

How to use

Install the necessary packages

pip install --upgrade accelerate autoawq transformers

Example Python code

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_id = "MaziyarPanahi/Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id).to(0)

text = "Hello can you provide me with top-3 cool places to visit in Paris?"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(0)

out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=300)
print(tokenizer.decode(out[0], skip_special_tokens=True))

Credit

  • MistralAI for opening the weights

  • v2ray for downloading, converting, and sharing it with the community Mixtral-8x22B-v0.1

  • philschmid for the photo he shared on his Twitter

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