量化命令(【quantize + gguf文件地址 + 量化位数】): 【quantize .\models\microsoft\phi-2\ggml-model-f16.gguf q8_0】 可以先用【quantize + gguf文件地址】查看可以选择的量化程度: 我在这里选择6位量化【quantize .\models\microsoft\phi-2\ggml-model-f16.gguf Q6_K】: 模型文件夹里面又有了一个...
接下来,把刚刚从 HuggingFace 下载的 Model 转换成 GGUF 格式。 开始转换hf模型为gguf 需要用llama.cpp仓库的convert_hf_to_gguf.py脚本来转换。 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git pip install -r llama.cpp/requirements.txt python llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py -h 执行转换:...
脚本执行完后，确认成功转换为 FP16 精度的 GGUF 模型和量化后的 GGUF 模型：模型被存储在对应用户名的目录下：ll gpustack/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/ 上传模型到 HuggingFace 在 HuggingFace 右上角点击头像，选择 New Model 创建同名的模型仓库，格式为 原始模型名-GGUF：更新模型的 README：cd ~/...
接下来,把刚刚从 HuggingFace 下载的 Model 转换成 GGUF 格式。 开始转换hf模型为gguf 需要用llama.cpp仓库的convert_hf_to_gguf.py脚本来转换。 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git pip install -r llama.cpp/requirements.txt python llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py -h 执行转换:...
在ModelScope 右上角点击头像,选择创建模型创建同名的模型仓库,格式为原始模型名-GGUF,并填写 License、模型类型、AI 框架、是否公开模型等其他配置: 上传本地仓库的README.md文件并创建: 添加远程仓库,需要使用本文最开始获得的 ModelScope Git 访问令牌提供上传模型时的认证: git remote add modelscope https://o...
下载需要转换为 GGUF 格式并量化的原始模型。 从HuggingFace 下载模型,通过 HuggingFace 提供的huggingface-cli命令下载,首先安装依赖: pipinstall-Uhuggingface_hub 1. 国内网络配置下载镜像源: exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 1. 这里下载meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct模型,该模型是Gated model,需要在...
snapshot_download(repo_id=model_id, local_dir="Qwen2.5-3B", local_dir_use_symlinks=False, revision="main") 1. 2. 3. 4. 复制 步骤2:转换为llama.cpp格式 2.1 准备环境 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp ...
INFO:hf-to-gguf:gguf: loading model weight map from 'pytorch_model.bin.index.json' INFO:hf-to-gguf:gguf: loading model part 'pytorch_model-00001-of-00002.bin' INFO:hf-to-gguf:token_embd.weight, torch.bfloat16 --> F16, shape = {4096, 250880} INFO:hf-to-gguf:token_embd_norm...
将大语言模型由 HuggingFace 格式转换成 GGUF 格式: python llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py llm/Meta-Llama-3-8B/ --outfile Meta-Llama-3-8B.gguf 编译完成的 Meta-Llama-3-8B.gguf 大约15G 左右。 编写modelfile 文件,vim Meta-Llama-3-8B.modelfile,需要修改 GGUF 的文件路径,其余保持不变,即...
@@ -9,12 +9,13 @@ def run_ggml_inference(args): fromnexa.gguf.server.nexa_serviceimportrun_nexa_ai_serviceasNexaServer NexaServer(model_path,**kwargs) return fromnexa.generalimportpull_model local_path,run_type=pull_model(model_path) ...