You can deploy this model and start earning money today!

mikelalda/
qwen3.8-27b_euskara-NVFP4

Name: qwen3.8-27b_euskara-NVFP4
Availability: InStock

Views

No views yet

qwen3.8-27b_euskara—NVFP4

mikelalda/qwen3.8-27b_euskara modeloaren esportazio kuantizatua NVFP4 + FP8 zehaztasun mistoan, vLLM-rekin Blackwell GPUetan zerbitzatzeko. 55 GB → 21,8 GiB.

Zehaztasunen banaketa unsloth/Qwen3.8-27B-NVFP4 erreferentziakoaren berdina da, moduluz modulu.

Modeloari buruzko informazio osoa — entrenamendu-datuak, hiperparametroak, prompt-formatuak eta mugak — oinarrizko modeloaren fitxan dago. Hemen esportazioari dagokiona baino ez.

Egoera: ebaluatu gabe. Ez da benchmarkik exekutatu, ez modelo honekin ez kuantizatu gabekoarekin.

Zehaztasunen banaketa

Ez da NVFP4 uniformea. Hiru zehaztasunen nahasketa da:

Zehaztasuna	Moduluak	Kop.
NVFP4 w4a4, 16ko taldeak, `fp8_e4m3` eskalak	0–55 geruzetako `mlp.{gate,up,down}_proj`	168
FP8 w8 kanalka / a8 tokenka, dinamikoa	`self_attn.{q,k,v,o}_proj`, `linear_attn.{in_proj_qkv,in_proj_z,out_proj}`, `lm_head`, eta 56–63 geruzetako MLPak	233
FP8 estatikoa tentsoreka	KV cachea (`k_scale` / `v_scale`)	32
bf16 ukitu gabe	ikusmen-dorre osoa, `linear_attn.{in_proj_a,in_proj_b,norm}`, `embed_tokens`, layernormak, MTP blokea	—

Bi erabaki dira giltzarri:

MLPen azken 8 geruzak FP8-n gelditzen dira. Kuantizazioarekiko sentikorrenak dira; NVFP4 lauarekiko kalitate-alde ia osoa hor dago, ~400 MB-en truke.
GatedDeltaNet-en in_proj_a / in_proj_b ez dira ukitzen. Arreta linealaren dimentsio baxuko proiekzioak dira (beta eta dt urratsa): txikiak, eta kuantizatzeak errekurrentzia desegonkortzen du.

Fitxategiak

Multzoa	Tentsoreak	Tamaina
FP8 pisuak	233	9,90 GiB
NVFP4 pisu paketatuak	168	6,97 GiB
bf16 gainerakoa (`embed_tokens` + normak)	450	2,42 GiB
Eskalak (`weight_scale`, `*_global_scale`, KV)	769	0,88 GiB
Ikusmen-dorrea (bf16)	333	0,86 GiB
MTP blokea (bf16)	15	0,79 GiB
Guztira	1.968	21,8 GiB

5 shard (model-0000{1..5}-of-00005.safetensors) gehi model_mtp.safetensors.

Xehetasun teknikoak: 64 geruza (16 full_attention, 48 linear_attention), 5120 dimentsio ezkutu, 248.320 tokeneko hiztegia, MTP geruza 1.

Erabilera

Txat-txantiloia (chat_template.jinja) eta prozesadorearen konfigurazioa checkpointean daude; VL osoa da.

vLLM

vllm serve mikelalda/qwen3.8-27b_euskara-NVFP4 --max-model-len 32768

Baldintzak: vLLM >= 0.27 eta Blackwell (sm_100+) NVFP4 kernel natiboetarako. RTX PRO 6000 (sm_120) balio du.

⚠️ SGLang-en ez da kargatzen. lm_head FP8-n doa eta ez du onartzen (unsloth-ek bere README-an jartzen duen abisu bera).

Itzulpen-eskaera bat:

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="-")
r = client.chat.completions.create(
    model="mikelalda/qwen3.8-27b_euskara-NVFP4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Itzultzaile profesionala zara. Eres un traductor profesional."},
        {"role": "user", "content": "Itzuli ondorengo testua euskarara / Traduce el siguiente texto al euskera:\nBuenos días a todos."},
    ],
    extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
)
print(r.choices[0].message.content)

enable_thinking=False entrenamenduarekin bat dator; ikus oinarrizko modeloaren fitxa.

Esportazioaren xehetasunak

llm-compressor 0.13.0 bidez sortua, bf16 fusionatutik abiatuta (~10 min), RTN erabilita.

Kalibrazioa

NVFP4-k eskala global estatikoak ditu (weight_global_scale, input_global_scale), eta KV cache FP8-k ere bai, beraz datu errealekin aurrera-pasadak behar dira. Entrenamendu-corpus beraren 256 lagin erabili dira (txat-txantiloia jada aplikatuta), 2048 tokenera moztuta, ez ingelesezko corpus generiko bat: domeinutik kanpo kalibratzeak eskala horiek desdoituta uzten ditu modeloak eu/es-en ikusiko duenerako.

Padding gabe eta batch_size=1: <pad>-ekin betetzeak aktibazioen estatistikak kutsatuko lituzke.

Egiaztapena

Tentsore-kopuruak erreferentziako indizearekin alderatuta: zazpi multzoak bat datoz, 1.968 tentsore eta 21,8 GiB. Sortutako quantization_config unsloth-ena bezalakoa da eremuz eremu (ignore zerrendako 303 modulu berak, target berak), salbuespen hauekin:

eremua	unsloth	hemen
`version`	`0.17.2.a20260716`	`0.18.0`
`group_1.weights.observer`	`null`	`memoryless_minmax`
`group_1.weights.actorder`	`"static"`	`null`

Azken biak GPTQ-ren sinadura dira: unsloth-ek NVFP4 taldea soilik pasatu zuen GPTQ-tik eta FP8a RTN-n utzi. Hemengo bertsioak RTN erabiltzen du multzo bietan.

Mugak

Oinarrizko modeloaren muga guztiak heredatzen ditu — HiTZ/RAG_eu benchmarkarekin ebaluatzeko ezintasuna eta epoka bakarra barne. Irakurri modelo nagusiaren fitxa erabili aurretik.

Gainera:

Kuantizazioaren degradazioa, neurtu gabea. NVFP4 w4a4-k bf16-rekiko kalitatea galtzen du; ez da ez perplexitaterik ez benchmarkik exekutatu esportazio honen gainean.
Kalibrazioa eu/es/en domeinukoa da. Corpus horretatik kanpoko testuetan (kode-sorkuntza, beste hizkuntza batzuk) eskala estatikoak okerrago egongo dira doituta.
Ikusmen-bidea bf16-n dago baina egiaztatu gabe — oinarrizko modelotik heredatua, ez entrenatua ez neurtua.
Hardware-menpekotasuna. Blackwell gabe, NVFP4 kernelik ez: emuladutako bideak (halakorik badago) askoz motelagoak dira.