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url="https://github.com/turboderp/exllamav2", license="MIT", author="turboderp", install_requires=[ "pandas", "ninja", "fastparquet", @@ -120,9 +133,12 @@ "websockets", "regex", "numpy", "rich" "rich", ], include_package_data = True, verbose = verbose, include_package_data...
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...
https://github.com/turboderp/exllamav2 第二部分:四种量化方式的区别? 我们之前学过GGML、Llama.cpp,然后GPTQ系列、ExLlamaV2,然后NF4! 量化llama为例,得出数据: 这里,GGML模型,用llama.cpp做的Q4_K_M模型 GPTQ模型:AutoGPTQ和ExLlama NF4模型直接transformers运行 看结果,GGML模型略占优势!略! 若VRAM充...
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,并且它可以运行在...
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...
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。
git clone https://github.com/turboderp/exllamav2 pip install exllamav2 现在ExLlamaV2 已安装,我们需要下载要以此格式量化的模型。让我们使用优秀的zephyr-7B-beta,这是一个使用直接偏好优化 (DPO) 进行微调的Mistral-7B模型。它声称在 MT 工作台上的性能优于 Llama-2 70b chat,对于一个小十倍的模型来说...
ExLlamaV2是一个在GitHub上开源的项目，它是为现代消费级图像处理单元（GPU）上运行本地语言模型（LLMs）而设计的推理库。这款推理库的出现，可以帮助用户在个人电脑上使用现代GPU进行深度学习模型的推理计算，而无需依赖于云端计算资源。这种方式不仅可以节省大量的云计算成本，同时也为个人用户提供了更大的灵活性。E...
GitHub: github.com/sgsdxzy/YuE-exllamav2 #AI音乐创作# #歌词变歌曲# #高效生成# #AI创造营# û收藏 9 1 ñ10 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候...AI博主 3 公司 北京邮电大学 Ü 简介: 北邮PRIS模式识别实验室陈老师 商务合作 QQ:1289468869 Email:...