执行完上面两步后，执行：huggingface-cli download TheBloke/Llama-2-7b-Chat-GGUF llama-2-7b-chat...
下面建一个modelfile配置通义千问模型: FROM C:\Users\Administrator\.cache\modelscope\hub\Qwen\Qwen1___5-7B-Chat\ggml-model-Q4_0.gguf # set the temperature to 1 [higher is more creative, lower is more coherent] PARAMETER temperature 0.7 PARAMETER top_p 0.8 PARAMETER repeat_penalty 1.05 PA...
Deploy Llama-2-7B-Chat-GGUF using Inferless Llama-2-7B-Chat-GGUF model is part of Meta's Llama 2 model family, which is a collection of pretrained and fine-tuned generative text models ranging in scale from 7 billion to 70 billion parameters. This is the repository for the quantized GG...
./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 开启Server 模式,访问 http://127.0.0.1:8080/ ./server-m....
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。 <</...
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...
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...
llama-server -m model.gguf --port 8080#Basic web UI can be accessed via browser: http://localhost:8080#Chat completion endpoint: http://localhost:8080/v1/chat/completions Support multiple-users and parallel decoding #up to 4 concurrent requests, each with 4096 max contextllama-server -m mo...
./build/bin/quantize Qwen1.5-7B-Chat.gguf Qwen1.5-7B-Chat-q4_0.gguf q4_0 2.部署 在llama.cpp介绍的HTTP server中笔者找到了一个在python中可以优雅调用gguf的项目。 项目地址:llama-cpp-python 实施过程可以运行以下脚本(依然可以在docker容器中运行,llama-cpp-python在Dockerfile中已经添加) ...
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结果。 下载模型后,我们可以使用它: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21