通过huggingface-cli下载大模型 huggingface-cli download TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGUF llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf --local-dir . --local-dir-use-symlinks False 下载完毕后,准备代码,例如代码文件为main.py fromllama_cppimportLlama llm = Llama(model_path="llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf", ...
让我们看看TheBloke/Llama-2-13B-chat-GGML存储库内的文件。我们可以看到14种不同的GGML模型,对应不同类型的量化。它们遵循特定的命名约定:“q”+用于存储权重(精度)的位数+特定变体。以下是基于 TheBloke 制作的模型卡的所有可能的量化方法及其相应用例的列表: q2_k:使用Q4_K作为attention.vw和feed_forward.w2...
执行完上面两步后,执行: huggingface-cli download TheBloke/Llama-2-7b-Chat-GGUF llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf --local-dir . 该命令会直接把模型文件下载到执行该命令的目录下,建议以上所有命令都在 llama.cpp 根目录下执行。 从上面的命令中我们可以看出,下载的是 llama-2-7b 模型,也就是有着 70 ...
langchain框架使用的是gguf格式(老版本则是ggml格式 llama.cpp <= 0.1.48),所以我们在Huggingface上下载gguf格式的模型,下载链接为TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGUF at main (huggingface.co),本文选择的模型为llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf。 不同模型的大小、硬件需求、计算速度、精度不同,具体区别详见网站...
llm = Llama(model_path="llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf", n_gpu_layers=0, n_ctx=8192, echo=True) question = input(">>> 请输入你的问题: ") template = f"""[INST] <<SYS>> 你现在是一名优秀的专家,请使用中文回答我下面的问题。 <</...
E:\clangC++\llama\llama-b1715-bin-win-avx-x64\llama.cpp.exe -m D:\bigModel\llama-2-7b.ggmlv3.q4_0.gguf -c 512 -b 1024 -n 256 --keep 48 --repeat_penalty 1.0 --color -i -r "User:" -f E:\clangC++\llama\llama.cpp-master\prompts\chat-with-bob.txt ...
GGUF / llama.cpp 转换 背景 我们通常会看到XX大厂又发布base模型和chat模型时,这两种模型的有什么区别呢? 其实,所有的大语言模型(LLM)的工作方式都是接收一些文本,然后预测最有可能出现在其后面的文本。 base模型,也称为基础模型,是在大量各种文本上训练出来的预测后续文本的模型。这意味着生成的后续文本不一定...
huggingface-cli download TheBloke/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf--local-dir.--local-dir-use-symlinksFalse 我使用了 Llama-2–7b-Chat-GGUF和 TinyLlama-1–1B-Chat-v1-0-GGUF模型。较小的模型运行速度更快,但较大的模型可能会提供更好的...
让我们探讨TheBloke/Llama-2-13B-chat-GGML存储库中的文件。这里有14种不同的GGML模型，对应不同的量化类型，遵循特定的命名约定：“q”+用于存储权重（精度）位数+特定变体。以下是基于TheBloke制作的模型卡的所有可能量化方法及其应用场景列表：经验显示，Q5_K_M是保留模型性能的最佳选择，而Q4_K_M...
llama_model_loader: - kv 26: tokenizer.ggml.eos_token_id u32 = 128009llama_model_loader: - kv 27: tokenizer.chat_template str = {% set loop_messages = messages %}{% ...llama_model_loader: - kv 28: general.quantization_version u32 = 2llama_model_loader: - type f32: 66 tensor...