那么为什么我们使用“EXL2”格式而不是常规的 GPTQ 格式呢?EXL2 具有一些新功能: 它支持不同级别的量化:不限于 4 位精度,可以处理 2、3、4、5、6 和 8 位量化。 它可以在模型内和每个层内混合不同的精度,以保留最重要的权重和具有更多位的层。 ExLlamaV2 在量化过程中使用了这种额外的灵活性。它尝试不...
那么还有最后一个问题,为什么要使用“EXL2”格式而不是常规的GPTQ格式呢?EXL2带来了哪些新功能? 它支持不同级别的量化:它不局限于4位精度,可以处理2、3、4、5、6和8位量化。 它可以在一个模型和每一层中混合不同的精度,以保留最重要的权重和具有更多bit的层。...
使用ExLlamaV2量化并运行EXL2模型 量化大型语言模型(llm)是减少这些模型大小和加快推理速度的最流行的方法。在这些技术中,GPTQ在gpu上提供了惊人的性能。与非量化模型相比,该方法使用的VRAM几乎减少了3倍,同时提供了相似的精度水平和更快的生成速度。 ExLlamaV2是一个旨在从GPTQ中挤出更多性能的库。由于新的内核,...
那么还有最后一个问题,为什么要使用“EXL2”格式而不是常规的GPTQ格式呢?EXL2带来了哪些新功能? 它支持不同级别的量化:它不局限于4位精度,可以处理2、3、4、5、6和8位量化。 它可以在一个模型和每一层中混合不同的精度,以保留最重要的权重和具有更多bit的层。 ExLlamaV2在量化过程中使用了这种额外的灵活性...
量化EXL2模型 首先需要安装ExLlamaV2库: pip install exllamav2 #为了使用官方的一些脚本,我们还要把官方的代码clone到本地 git clone https://github.com/turboderp/exllamav2 1. 2. 3. 我们使用出色的zephyr-7B-beta,这是一种使用DPO进行微调的Mistral-7B模型。它声称在MT测试台上的表现优于Llama-2 70b的...
量化EXL2模型 首先需要安装ExLlamaV2库: pip install exllamav2 #为了使用官方的一些脚本,我们还要把官方的代码clone到本地 git clone https://github.com/turboderp/exllamav2 我们使用出色的zephyr-7B-beta,这是一种使用DPO进行微调的Mistral-7B模型。它声称在MT测试台上的表现优于Llama-2 70b的效果,这对于一...
量化EXL2模型 首先需要安装ExLlamaV2库: pip install exllamav2#为了使用官方的一些脚本,我们还要把官方的代码clone到本地gitclonehttps://github.com/turboderp/exllamav2 我们使用出色的zephyr-7B-beta,这是一种使用DPO进行微调的Mistral-7B模型。它声称在MT测试台上的表现优于Llama-2 70b的效果,这对于一个小十...
量化EXL2模型首先安装ExLlamaV2库。使用zephyr-7B-beta作为示例，这是一个通过DPO微调的Mistral-7B模型。它在MT测试台上的表现优于Llama-2 70b，对于大小缩小10倍的模型来说是个极佳结果。下载zephyr-7B-beta（耗时较长，约15GB）。量化前需准备GPTQ所需校准数据集，通常使用wikitext数据集。下载此...
不得不说exl2量化比gguf快多了,跑exl2的q5量化比gguf的q4量化还快。以前以为exl2模型没有兼容openai的api使用起来不方便,没想到还有tabbyapi这个神器。安装过程就不说了,exllamav2都编译好了,flash attention2要自己编译,速度很慢...我来说下tabbyapi的配置注意事项: 1.model_dir填写模型的父目录,model_name...
量化EXL2模型 首先需要安装ExLlamaV2库: pip install exllamav2 #为了使用官方的一些脚本,我们还要把官方的代码clone到本地 git clone https://github.com/turboderp/exllamav2 我们使用出色的zephyr-7B-beta,这是一种使用DPO进行微调的Mistral-7B模型。它声称在MT测试台上的表现优于Llama-2 70b的效果,这对于一...