只需更新 GGUF文件名和相应的提示词模板,你就可以快速在自己的设备上运行新发布的模型啦。 理解运行模型的命令行 运行新模型之前,让我们解析一个示例 LlamaEdge 命令的关键组件。我们这里以经典的 Llama-2-7b 模型为例。 wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:llama-2-7b-chat.Q5_K_M.gg...
GGUF 是一种基于现有 GGJT 的格式(这种格式对张量进行对齐，以便能够使用内存映射（mmap）)，但对该格...
ollama run modelscope.cn/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-7b-chat-gguf 1. 2. 3. 关于如何安装Ollama,可参考Ollama官方文档(建议使用>=0.3.12版本)。Linux环境上的一键安装,也可以使用ModelScope上的Linux安装包。 配置定制 Ollama支持加载不同精度的GGUF模型,同时在一个GGUF模型库中,一般也会有不同...
if False: model.push_to_hub_gguf("hf/model", tokenizer, quantization_method = "f16", token = "") # Save to q4_k_m GGUF if False: model.save_pretrained_gguf("model", tokenizer, quantization_method = "q4_k_m") if False: model.push_to_hub_gguf("hf/model", tokenizer, quantiza...
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...
使用WasmEdge 运行 Wasm 推理应用程序,并将 GGUF 模型传递给它。你现在可以输入问题与模型聊天。 wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:CPU:llama-2-7b-chat.Q5_K_M.gguf wasmedge-ggml-llama-interactive.wasm default Question: 这是一个完整的对话示例。
为了给您一个例子,有35层用于7B参数模型。这大大加快了推理,并使您可以运行不适合VRAM的LLM。 如果您喜欢命令行工具,那么llama.cpp和GGUF支持已经集成到许多gui中,例如oobabooga的文本生成web-ui、koboldcpp、LM Studio或ctransformers。您可以简单地用这些工具加载您的GGML模型,并以类似chatgpt的方式与它们交互。
如何用GGML量化LLM？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...
Does not affect k-quants. LLAMA_CUDA_MMV_Y Positive integer 1 Block size in y direction for the CUDA mul mat vec kernels. Increasing this value can improve performance on fast GPUs. Power of 2 recommended. LLAMA_CUDA_F16 Boolean false If enabled, use half-precision floating point arithmetic...
使用WasmEdge 运行 wasm 推理应用程序,同时加载 GGUF 模型。现在,你可以输入问题与模型进行聊天了。 wasmedge--dir.:.--nn-preloaddefault:GGML:AUTO:llama-2-7b-chat-q5_k_m.ggufllama-chat.wasm 配置模型行为 你可以使用命令行选项配置与模型的交互方式。