git clone https://github.com/turboderp/exllamav2 cd exllamav2 pip install -e . Chat with the CLI: python3 -m fastchat.serve.cli \ --model-path models/vicuna-7B-1.1-GPTQ-4bit-128g \ --enable-exllama Start model worker: # Download quantized model from huggingface # Make sure you ...
gpgnmentioned this issueNov 27, 2024 AlpinDalelinked a pull requestDec 20, 2024that willclosethis issue Sign up for freeto join this conversation on GitHub. Already have an account?Sign in to comment Labels feature request 30 participants ...
翻译自Maxime Labonne的“ExLlamaV2: The Fastest Library to Run LLMs”。 原文链接:https://mlabonne.github.io/blog/posts/ExLlamaV2_The_Fastest_Library_to_Run%C2%A0LLMs.html 量化大型语言模型 (LLM) 是减小这些模型的大小并加速推理的最流行的方法。在这些技术中,GPTQ 在 GPU 上提供了惊人的性能。...
git clone https://github.com/turboderp/exllamav2 cd exllamav2 pip install -r requirements.txt 我们的目标是在消费级gpu上运行模型。 对于Llama 2 70b,我们的目标是使用24gb的VRAM,NVIDIA RTX3090/4090 gpu 对于Llama 2 13B,我们的目标是12gb的VRAM。这样RTX3060/3080/4060/4080都可以使用,并且它可以运行...
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...
git clone https://github.com/turboderp/exllamav2cd exllamav2pip install -r requirements.txt 目标是在消费级 GPU 上运行模型。 Llama 2 70B:目标是24 GB显存。NVIDIA RTX3090/4090GPU 可以工作。如果使用Google Colab,则无法在免费的Google Colab上运行它。只有Google Colab PRO的A100有足够的显存。
Full Changelog: https://github.com/turboderp/exllamav2/compare/0.0.13.post1...0.0.13.post2相关地址:原始地址 下载(tar) 下载(zip) 1、 exllamav2-0.0.13.post2+cu117-cp310-cp310-linux_x86_64.whl 54.36MB 2、 exllamav2-0.0.13.post2+cu117-cp310-cp310-win_amd64.whl 54.35MB ...
ollama ``` GPTQ / ExLlamaV2 (EXL2)量化 ```Bump
ollama ``` GPTQ / ExLlamaV2 (EXL2)量化 ```Bump
我们将看到如何将Llama 2 70b量化到低于3位的平均精度。 Llama 2的混合精度量化 为了量化混合精度的模型,我们需要安装ExLlamaV2。 git clone github.com/turboderp/excd exllamav2pip install -r requirements.txt 我们的目标是在消费级gpu上运行模型。 对于Llama 2 70b,我们的目标是使用24gb的VRAM,NVIDIA RTX...