上面转化的模型是F32精度,大的跑不动,我们用编译llama.cpp的程序量化成4位整型。指令示例: .\build\bin\Release\quantize.exe C:\AI\llama\downloads\llama-2-13b-chat\ggml-model-f32.gguf C:\AI\llama\downloads\llama-2-13b-chat\ggml-model-Q4_0.gguf Q4_0 可以看到量化后的模型大小缩水到6.85G...
GGML_TYPE_Q6_K- "type-0" 6位量化。超级块包含16个块,每个块有16个权重。缩放因子使用8位量化。最终每个权重使用6.5625位。 LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_K_S- 使用GGML_TYPE_Q4_K对所有张量 LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_K_M- 使用GGML_TYPE_Q6_K对attention.wv和feed_forward.w2张量的一半,其余使用GGML_TYPE...
正常情况下Mac本地内存无法支撑如此大的模型推理,需要对模型做精度裁剪(当然如果你有4090/在带GPU卡的ECS上运行,可以跳过该步骤……)。 > # q4_0即将原始模型量化为int4,模型大小压缩至3.5GB > /opt/llama_cpp/quantize /opt/huggingface/ggml-model-f16.gguf /opt/huggingface/ggml-model-q40.gguf q4_0 ...
包括q4_0、q4_1、q8_0等方法。 如q4_0。代表模型位数=4,0表示保留0位小数。即数据会被量化到0-255之间的整数 K值量化 如q2_k、q5_k_s等方法。实际上就是不同层用不同精度量化,以比传统量化更智能的方式分配bit。解压缩方式与传统量化类似,同样快速...
最终转换:quantize 量化程序 当我们使用上面的方法,将模型转换为了相对高精度的模型文件后,我们就可以进行下一步量化了。 执行./quantize --help,除了程序的执行命令格式参考外,我们还能够看到量化程序支持的所有类型: 代码语言:shell 复制 Allowed quantization types:2or Q4_0:3.56G, +0.2166 ppl @ LLaMA-v1-...
有的模型量化成四位(INT4),模型还是太大,硬件跑不起来或者跑起来太费力,希望模型变的更小巧一些。 准备材料 关于模型量化需要准备两个素材,一个是模型,另外一个是量化使用的计算设备。 模型程序文件 任意参数量的模型,可以是 7B、13B、14B、20B、33B、34B、68B、70B …的模型,也可以是更小参数量的小尺寸的模...
而GGML代表量化模型。所谓模型量化,可以简单的理解为一种模型压缩技术。 在下载列表中,我们选择下载其中的q4_0这个版本。 列表中还有很多其他版本。 简单来说,q4_0表示每4个比特一个权重,q5_0就是每5个比特一个权重。 其中的数越大,那么精度就越高,我们选择一个差不多的来使用就可以了。
> /opt/llama_cpp/quantize /opt/huggingface/ggml-model-f16.gguf /opt/huggingface/ggml-model-q40.gguf q4_0 1. 2. 不同规格的量化参数对应的模型规模如下: 最后,启动模型推理服务,绑定0.0.0.0:8000地址,否则容器外无法访问该服务。如果对模型做过量化,记得更新-m参数的值。
③ 构建量化工具: make -C llm/llama.cpp quantize ④ 转换模型格式:(在服务器RTX4090中,不然内存可能不足,需要q4_0精读的gguf格式的大模型文件) a. safetensor格式的多模态大模型文件转换为.bin格式文件(仅做记录用) 使用工具:https://github.com/davidtorcivia/con...
llama.cpp部署xverse-13b-chat-q4_0.gguf 推理如下图所示: 视频演示了在Mac M2 16GB机器上,xverse-13b-q4_0.gguf量化模型的效果。文章标签: GPU云服务器 开发者 异构计算 Linux C++ API 来源: 开发者社区 > ModelScope模型即服务 > 文章 > 正文 1...