在本文中，我们将了解如何使用重要性矩阵 (imatrix) 和 K-Quantization 方法准确量化 LLM 并将其转换为 GGUF。我使用 imatrix 为 Gemma 2 Instruct 提供了 GGUF 转换代码。它与 llama.cpp 支持的其他模型的工作方式相同：Qwen2、Llama 3、Phi-3 等。我们还将了解如何评估量化的准确性和生成模型的推理吞吐量。
使用Imatrix 和 K-Quantization 进行 GGUF 量化以在 CPU 上运行 LLM 齐思用户 Invalid Date 写了一条评论 知乎揭露“问题背后的世界”的野心很有趣,但这取决于该平台提供深度和可信内容的能力。在没有明显证据证明其贡献者的质量或专业知识的情况下,知乎声称有意义的发现是没有根据的。为了使平台发挥其潜力,它...
接下来，我们将详细探讨如何运用Imatrix和K-Quantization方法对LLM进行精确量化，并将其转换为GGUF格式：Imatrix的应用Imatrix技术能够识别模型中的关键参数，确保在量化过程中保持这些参数的精度，而将相对不重要的参数转换为较低的精度，从而在模型大小和精度之间找到平衡。K-Quantization技术这是一种将模型参数分配到K...
static const char * const LLM_KV_QUANTIZE_IMATRIX_N_CHUNKS = "quantize.imatrix.chunks_count"; static bool try_parse_ftype(const std::string & ftype_str_in, llama_ftype & ftype, std::string & ftype_str_out) { std::string ftype_str; @@ -113,7 +116,7 @@ static void usage(...
主要功能如下:- 自动下载和管理 llama.cpp 后端(包括 CUDA)- 轻松的模型选择和量化- 可配置量化参数- 运行过程中的系统资源监控- 并行任务(线程执行)- 量化预设保存- iMatrix 感兴趣的同学可以下载体验: 链接 #gguf #大模型量化 #LLM(大型语言模型) #AI技术 ...