license: apache-2.0 license_link: https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct/blob/main/LICENSE language:

• zho
• eng
• fra
• spa
• por
• deu
• ita
• rus
• jpn
• kor
• vie
• tha
• ara pipeline_tag: text-generation base_model: Qwen/Qwen2.5-1.5B tags:
• chat library_name: transformers

Qwen2.5-1.5B-Instruct GGUFモデル

適切なモデルフォーマットの選択

適切なモデルフォーマットを選択するには、ハードウェアの性能とメモリ制約を考慮する必要があります。

BF16 (Brain Float 16) – BF16アクセラレーションが利用可能な場合に使用

• 高速な計算を可能にしつつ、良好な精度を維持する16ビット浮動小数点フォーマット。
• FP32と同様のダイナミックレンジを提供しつつ、メモリ使用量を削減。
• ハードウェアがBF16アクセラレーションをサポートしている場合に推奨（デバイスの仕様を確認）。
• FP32と比較してメモリフットプリントを削減しつつ、高性能な推論を実現。

📌 BF16を使用する場合:
✔ ハードウェアがネイティブでBF16をサポート（例: 新しいGPU、TPU）。
✔ 高い精度を維持しつつメモリを節約したい場合。
✔ モデルを別のフォーマットに再量子化する予定がある場合。

📌 BF16を避ける場合:
❌ ハードウェアがBF16をサポートしていない（FP32にフォールバックし、遅くなる可能性あり）。
❌ BF16最適化がされていない古いデバイスとの互換性が必要な場合。

F16 (Float 16) – BF16よりも広くサポート

• 16ビット浮動小数点フォーマットで、高精度だがBF16よりも値の範囲が狭い。
• FP16アクセラレーションをサポートする多くのデバイス（多くのGPUや一部のCPU）で動作。
• BF16よりも若干精度が低いが、推論には一般的に十分。

📌 F16を使用する場合:
✔ ハードウェアがFP16をサポートしているが、BF16をサポートしていない場合。
✔ 速度、メモリ使用量、精度のバランスが必要な場合。
✔ GPUやFP16計算に最適化されたデバイスで実行する場合。

📌 F16を避ける場合:
❌ デバイスがネイティブFP16サポートを欠いている（予想より遅くなる可能性あり）。
❌ メモリ制約がある場合。

量子化モデル (Q4_K, Q6_K, Q8など) – CPU & 低VRAM推論用

量子化によりモデルサイズとメモリ使用量を削減しつつ、可能な限り精度を維持。

• 低ビットモデル (Q4_K) → メモリ使用量最小、精度が低い可能性あり。
• 高ビットモデル (Q6_K, Q8_0) → 精度向上、より多くのメモリを必要とする。

📌 量子化モデルを使用する場合:
✔ CPUで推論を実行し、最適化されたモデルが必要な場合。
✔ デバイスのVRAMが低く、フル精度モデルをロードできない場合。
✔ 合理的な精度を維持しつつメモリフットプリントを削減したい場合。

📌 量子化モデルを避ける場合:
❌ 最大精度が必要な場合（フル精度モデルが適している）。
❌ ハードウェアがより高精度なフォーマット（BF16/F16）に対応する十分なVRAMを持っている場合。

超低ビット量子化 (IQ3_XS, IQ3_S, IQ3_M, Q4_K, Q4_0)

これらのモデルは極端なメモリ効率を最適化しており、低電力デバイスやメモリが重大な制約となる大規模展開に最適。

• IQ3_XS: 超低ビット量子化（3ビット）で極端なメモリ効率。

  • 使用例: 超低メモリデバイスでQ4_Kでも大きすぎる場合。
  • トレードオフ: 高ビット量子化と比較して精度が低い。

• IQ3_S: 最大のメモリ効率のために小さなブロックサイズ。

  • 使用例: IQ3_XSが過剰な低メモリデバイス。

• IQ3_M: IQ3_Sよりも良い精度を提供する中ブロックサイズ。

  • 使用例: IQ3_Sが制限的すぎる低メモリデバイス。

• Q4_K: 4ビット量子化でブロック単位最適化により精度向上。

  • 使用例: Q6_Kが大きすぎる低メモリデバイス。

• Q4_0: 純粋な4ビット量子化、ARMデバイス向けに最適化。

  • 使用例: ARMベースデバイスや低メモリ環境。

要約表: モデルフォーマット選択

含まれるファイルと詳細

Qwen2.5-1.5B-Instruct-bf16.gguf

• BF16で保存されたモデル重み。
• モデルを別のフォーマットに再量子化したい場合に使用。
• デバイスがBF16アクセラレーションをサポートしている場合に最適。

Qwen2.5-1.5B-Instruct-f16.gguf

• F16で保存されたモデル重み。
• FP16をサポートするデバイス、特にBF16が利用できない場合に使用。

Qwen2.5-1.5B-Instruct-bf16-q8_0.gguf

• 出力 & 埋め込みはBF16のまま。
• その他の層はQ8_0に量子化。
• BF16をサポートするデバイスで量子化版を使用したい場合。

Qwen2.5-1.5B-Instruct-f16-q8_0.gguf

• 出力 & 埋め込みはF16のまま。
• その他の層はQ8_0に量子化。

Qwen2.5-1.5B-Instruct-q4_k.gguf

• 出力 & 埋め込みはQ8_0に量子化。
• その他の層はQ4_Kに量子化。
• メモリ制限のあるCPU推論に適している。

Qwen2.5-1.5B-Instruct-q4_k_s.gguf

• 最小のQ4_Kバリアント、精度を犠牲にしてメモリ使用量を削減。
• 極低メモリ環境に最適。

Qwen2.5-1.5B-Instruct-q6_k.gguf

• 出力 & 埋め込みはQ8_0に量子化。
• その他の層はQ6_Kに量子化。

Qwen2.5-1.5B-Instruct-q8_0.gguf

• 完全なQ8量子化モデルで高精度を提供。
• より多くのメモリを必要とするが、高い精度を提供。

Qwen2.5-1.5B-Instruct-iq3_xs.gguf

• IQ3_XS量子化、極端なメモリ効率を最適化。
• 超低メモリデバイスに最適。

Qwen2.5-1.5B-Instruct-iq3_m.gguf

• IQ3_M量子化、中ブロックサイズで精度向上。
• 低メモリデバイスに適している。

Qwen2.5-1.5B-Instruct-q4_0.gguf

• 純粋なQ4_0量子化、ARMデバイス向けに最適化。
• 低メモリ環境に最適。
• より高い精度が必要な場合はIQ4_NLを推奨。

🚀 これらのモデルが役立つ場合

❤ 役に立ったら「いいね」をクリックしてください！
量子対応セキュリティチェックを備えたAI駆動ネットワーク監視アシスタントのテストに協力してください:
👉 無料ネットワークモニター

💬 テスト方法:

1. チャットアイコンをクリック（ページ右下）
2. AIアシスタントタイプを選択:
   • TurboLLM (GPT-4-mini)
   • FreeLLM (オープンソース)
   • TestLLM (実験的CPU専用)

テスト内容

AIネットワーク監視のための小型オープンソースモデルの限界に挑戦しています:

• ライブネットワークサービスに対する関数呼び出し
• モデルの小型化限界を探求:
  • 自動化されたNmapスキャン
  • 量子対応チェック
  • Metasploit統合

🟡 TestLLM – 現在の実験モデル（llama.cpp、6 CPUスレッド）:

• ✅ ゼロ設定セットアップ
• ⏳ 30秒のロード時間（推論は遅いがAPIコストなし）
• 🔧 協力者募集！ エッジデバイスAIに興味があれば、協力しましょう！

その他のアシスタント

🟢 TurboLLM – gpt-4-miniを使用:

• リアルタイムネットワーク診断
• 自動化されたペネトレーションテスト (Nmap/Metasploit)
• 🔑 無料ネットワークモニターエージェントをダウンロード してトークンを増やす

🔵 HugLLM – オープンソースモデル（≈8Bパラメータ）:

• TurboLLMよりも2倍のトークン
• AI駆動ログ分析
• 🌐 Hugging Face Inference APIで実行

💡 テスト用AIコマンド例:

1. "私のウェブサイトのSSL証明書情報を教えて"
2. "サーバーが量子安全暗号を使用しているか確認して"
3. "簡単なNmap脆弱性テストを実行して"