如果7B Llama-2-13B-German-Assistant-v4-GPTQ 模型是你所追求的,你必须从两个方面考虑硬件。第一 对于 GPTQ 版本,您需要一个至少具有 6GB VRAM 的体面 GPU。GTX 1660 或 2060、AMD 5700 XT 或 RTX 3050 或 3060 都可以很好地工作。 但对于 GGML / GGUF 格式,更多的是拥有足够的 RAM。您需要大约 4 ...
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", ...
在上面的命令中,你需要将/path/to/llama2_model替换为Llama2模型文件的实际路径,将/path/to/gguf_model替换为你想要保存GGUF模型文件的路径。 等待转换完成:转换过程可能需要一些时间,具体取决于你的电脑性能和Llama2模型文件的大小。请耐心等待转换完成。 四、体验Llama2大型语言模型 完成上述步骤后,你就成功创建...
为了更高效地使用Llama模型,了解其GGUF格式的下载与加载方法至关重要。本文将详细介绍如何从Huggingface下载Llama模型的GGUF文件,并使用Ollama工具进行离线加载。 一、GGUF格式简介 GGUF(GPT-Generated Unified Format)是一种专为大规模机器学习模型设计的二进制文件格式。它通过将原始的大模型预训练结果进行优化后转换...
./main-m./models/7B/ggml-model-q4_0.gguf-n128 此步可以省略,直接下载别人转换好的量化模型即可。https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7b-Chat-GGUF 运行 命令行交互模式 ./main-m./models/llama-2-7b.Q4_0.gguf-i-n256--color
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在云服务器上利用Llama.cpp执行Llama2-7B模型的量化,并对比基于CPU的推理和基于GPU的推理速度。 背景信息 Llama.cpp简介 Llama.cpp是使用C++语言编写的大模型量化工具,同时也提供了部署和运行量化后模型的demo。它基于GGML(一种机器学习张量库...
1. 下载目录结构和基本文件链接:https://pan.baidu.com/s/1EhrorRLpk35NprNCMSO6-w?pwd=laxb 提取码:laxb2. 解压并拷贝到环境变量OLLAMA_MODELS定义的目录中3. 把现有GGUF文件重命名为sha256-c1864a5eb19305c40519da12cc543519e48a0697ecd30e15d5ac228644957d1, 视频播放
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...
一般在使用Ollama下载模型时,都是从Ollama官方仓库下载(使用ollama run命令),但一些环境下,受限于网速等原因使用这种方式可能会非常慢甚至无法下载,所以我们可以选择使用Huggingface上的GGUF文件,在Ollama仓库里的模型都可以在Huggingface上找到,因此我们可以使用Ollama+GGUF文件离线加载模型。
以百川2-13b模型为例。 首先下载模型。 可以到HangingFace或Modelscope下载百川2-13b的GGUF模型。 我这里魔塔下载速度比较快。下面是魔塔社区的百川2-13b 的下载界面(https://www.modelscope.cn/models/shaowenchen/baichuan2-13b-chat-gguf/files),由于本机显卡只有12G 显存,因此最多只能使用 Q5_1版本。点击链...