北方的郎:Maxime 量化实践.2: 使用 GPTQ 的 4 位 LLM 量化 —量化您自己的开源 LLM 以在消费类硬件上运行它们 北方的郎:Maxime 量化实践.3: 使用 GGUF 和 llama.cpp 量化 Llama 模型—GGML 与 GPTQ 与 NF4
python exllamav2/test_inference.py -m quant/ -p "I have a dream" 与GGUF/llama.cpp或GPTQ等其他量化技术和工具相比,生成速度也非常快(在T4 GPU上每秒56.44个令牌)。 也可以使用chatcode.py脚本的聊天版本来获得更大的灵活性: python exllamav2/examples/cha...
python exllamav2/test_inference.py -m quant/ -p "I have a dream" 与GGUF/llama.cpp或GPTQ等其他量化技术和工具相比,生成速度也非常快(在T4 GPU上每秒56.44个令牌)。 也可以使用chatcode.py脚本的聊天版本来获得更大的灵活性: python exllamav2/examples/chatcode.py -m deephub-quant -mode llama总结...
python exllamav2/test_inference.py-m quant/ -p"Ihaveadream" 与GGUF/llama.cpp或GPTQ等其他量化技术和工具相比,生成速度也非常快(在T4 GPU上每秒56.44个令牌)。 也可以使用chatcode.py脚本的聊天版本来获得更大的灵活性: python exllamav2/examples/chatcode.py -m deephub-quant -mode llama 总结 ExLlam...
与GGUF/llama.cpp或GPTQ等其他量化技术和工具相比,生成速度也非常快(在T4 GPU上每秒56.44个令牌)。 也可以使用chatcode.py脚本的聊天版本来获得更大的灵活性: pythonexllamav2/examples/chatcode.py-mdeephub-quant -modellama 总结 ExLlamaV2已经被集成到几个常见的后端中,比如oobabooga的文本生成web UI。但是...
与GGUF/llama.cpp或GPTQ等其他量化技术和工具相比,生成速度也非常快(在T4 GPU上每秒56.44个令牌)。 也可以使用chatcode.py脚本的聊天版本来获得更大的灵活性: python exllamav2/examples/chatcode.py -m deephub-quant -mode llama 1. 总结 ExLlamaV2已经被集成到几个常见的后端中,比如oobabooga的文本生成web...
与GGUF/llama.cpp或GPTQ等其他量化工具相比，生成速度非常快（在T4 GPU上每秒约56.44个令牌）。使用chatcode.py脚本的聊天版本可获得更大灵活性。总结ExLlamaV2已集成到诸如oobabooga的文本生成web UI等常见后端中。它需要FlashAttention 2和CUDA 12.1（在Windows中可能需要额外时间）。ExLlamaV2相较于...
ExLlamaV2: exl2 support#3203 Open pabl-o-ceopened this issueMar 5, 2024· 30 comments· May be fixed by#11348 Open opened this issueMar 5, 2024· 30 comments hmelloradded thefeature requestlabelSep 20, 2024 gpgnmentioned this issueNov 27, 2024 ...
I only repeated the exl2 measurements as re-doing the 32 data points takes 5 minutes, vs many hours for the 300+ GGUF data points. Partially because lcpp is slower, partially because it's less consistent and I need to re-do same measurement 5 or more times, and mostly because there'...
与GGUF/llama.cpp或GPTQ等其他量化技术和工具相比,生成速度也非常快(在T4 GPU上每秒56.44个令牌)。 也可以使用chatcode.py脚本的聊天版本来获得更大的灵活性: python exllamav2/examples/chatcode.py -m deephub-quant -mode llama 总结 ExLlamaV2已经被集成到几个常见的后端中,比如oobabooga的文本生成web UI...