Seed-Coder-8B-Instruct-GGUF
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Seed-Coder-8B-Reasoning-GGUF
unslothWe are thrilled to introduce Seed-Coder, a powerful, transparent, and parameter-efficient family of open-source code models at the 8B scale, featuring base, instruct, and reasoning variants. Seed-Coder contributes to promote the evolution of open code models through the following highlights. This repo contains the **Seed-Coder-8B-Reasoning** model, which has the following features: - Type: Causal language models - Training Stage: Pretraining & Post-training - Data Source: Public datasets - Context Length: 65,536 Here is a simple example demonstrating how to load the model and perform code generation using the Hugging Face `pipeline` API:
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unslothSeed-OSS is a series of open-source large language models developed by ByteDance's Seed Team, designed for powerful long-context, reasoning, agent and general capabilities, and versatile developer-friendly features. Although trained with only 12T tokens, Seed-OSS achieves excellent performance on several popular open benchmarks. Seed-OSS adopts the popular causal language model architecture with RoPE, GQA attention, RMSNorm and SwiGLU activation. Incorporating synthetic instruction data into pretraining leads to improved performance on most benchmarks. We adopt the version augmented with synthetic instruction data (i.e., *w/ syn.*) as `Seed-OSS-36B-Base`. We also release `Seed-OSS-36B-Base-woSyn` trained without such data (i.e., *w/o syn.*), offering the community a high-performance foundation model unaffected by synthetic instruction data.
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unslothWe have a free Google Colab Tesla T4 notebook for Llama 3.2 (3B) here: https://colab.research.google.com/drive/1Ys44kVvmeZtnICzWz0xgpRnrIOjZAuxp?usp=sharing All notebooks are **beginner friendly**! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face. SmolLM2 is a family of compact language models available in three size: 135M, 360M, and 1.7B parameters. They are capable of solving a wide range of tasks while being lightweight enough to run on-device.
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unslothWe have a free Google Colab Tesla T4 notebook for Llama 3.2 (3B) here: https://colab.research.google.com/drive/1Ys44kVvmeZtnICzWz0xgpRnrIOjZAuxp?usp=sharing For more details on the model, please go to Hugging Face's original model card All notebooks are **beginner friendly**! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face.
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