MaziyarPanahi's picture
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base_model: v2ray/Mixtral-8x22B-v0.1
model_name: Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ
inference: false
model_creator: v2ray
pipeline_tag: text-generation
quantized_by: MaziyarPanahi
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<img src="./mixtral-8x22b.jpeg" width="600" />
# Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ
On April 10th, [@MistralAI](https://huggingface.co/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](https://huggingface.co/MaziyarPanahi/Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ) is a quantized (AWQ) version of [v2ray/Mixtral-8x22B-v0.1](https://huggingface.co/v2ray/Mixtral-8x22B-v0.1)
## How to use
### Install the necessary packages
```
pip install --upgrade accelerate autoawq transformers
```
### Example Python code
```python
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](https://huggingface.co/mistralai) for opening the weights
- [v2ray](https://huggingface.co/v2ray/) for downloading, converting, and sharing it with the community [Mixtral-8x22B-v0.1](https://huggingface.co/v2ray/Mixtral-8x22B-v0.1)
- [philschmid](https://huggingface.co/philschmid) for the photo he shared on his Twitter
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