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...
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...
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 2886、弹幕量 0
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, ...
GGUF是GGML的替代者,它与GGML的区别是啥 元数据和数据类型 文件组成 端序支持 具体的GGUF文件组成信息如下: GGUF大模型文件格式简介 大语言模型的开发通常使用PyTorch等框架,其预训练结果通常也会保存为相应的二进制格式,如pt后缀的文件通常就是PyTorch框架保存的二进制预训练结果。
GGUF (GPT-Generated Unified Format) ist ein Dateiformat, das die Verwendung und Bereitstellung von großen Sprachmodellen (LLMs) vereinfacht und für eine gute Leistung auf Computerhardware für Verbraucher ausgelegt ist.
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...
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