This is only based on my experience with GGUF models on llama.cpp”“我的经验法则是: Q2 和 Q3 通常只是用于娱乐、测试或实验 Q4 是获取合理结果的最低标准,即第一个“可接受”的量化位宽 Q5 是我日常使用的最低标准,我不会在日常使用中选择比这更低的量化 Q6 我不常用,要么用 Q5,因为模型刚好能...
GGUF就是一种二进制格式文件的规范，原始的大模型预训练结果经过转换后变成GGUF格式可以更快地被载入使...
项目地址:https://github.com/Ikaros-521/AI-Vtuber项目在线文档:https://luna.docs.ie.cx/ , https://ikaros-521.gitee.io/luna-docs/site/index.htmlkoboldcpp官方仓库:https://github.com/LostRuins/koboldcpp相关整合包发布Github:htt, 视频播放量 2846、弹幕量 0
GGUF就是一种二进制格式文件的规范,原始的大模型预训练结果经过转换后变成GGUF格式可以更快地被载入使用,也会消耗更低的资源。原因在于GGUF采用了多种技术来保存大模型预训练结果,包括采用紧凑的二进制编码格式、优化的数据结构、内存映射等。 综上所述,GGUF可以理解为一种格式定义,采用相应的工具将原始模型预训练...
KoboldCpp is an easy-to-use AI text-generation software for GGML and GGUF models. It's a single self contained distributable from Concedo, that builds off llama.cpp, and adds a versatile Kobold API endpoint, additional format support, Stable Diffusion image generation, backward compatibility, ...
This script converts Hugging Face Llama, StarCoder, Falcon, Baichuan, and GPT-NeoX models to GGUF and quantizes them. Usage: python make-ggml.py --model {model_dir_or_hf_repo_name} [--outname {output_name} (Optional)] [--outdir {output_directory} (Optional)] [--quants {quant_ty...
GGUF versus GGML Resources AI modelsExplore IBM Granite Discover IBM® Granite™, our family of open, performant and trusted AI models, tailored for business and optimized to scale your AI applications. Explore language, code, time series and guardrail options....
最后，将量化模型推送到Hugging Face Hub，带有“-GGUF”后缀的新存储库。首先，登录并修改代码块以匹配您的用户名。在Google Colab的“Secrets”选项卡中输入Hugging Face令牌（huggingface.co/settings...）。使用allow_patterns参数仅上传GGUF模型。已成功量化、运行GGML模型并将其推送到Hugging Face Hub...
翻译自Maxime Labonne的“Quantize Llama models with GGUF and llama.cpp”。 原文地址:mlabonne.github.io/blog 由于大型语言模型 (LLM) 规模庞大,量化已成为高效运行它们的基本技术。通过降低权重的精度,您可以节省内存并加快推理速度,同时保留模型的大部分性能。最近,8 位和 4 位量化开启了在消费类硬件上运行...
Large Language Models for All, 🦙 Cult and More, Stay in touch ! tensorflowtransformerspytorchllamagptalpacaloralibvicunadeepspeedgpt4llmchatgptggmlgptq UpdatedJun 1, 2023 HTML Running any GGUF SLMs/LLMs locally, on-device in Android