2.6 量化输出 参考链接 在前面的文章深入理解Llama.cpp (一) 准备模型中, 简要介绍了Llama.cpp这个开源项目。使用llama.cpp主要分为三步。详情参考examples/quantize/README.md。 1)准备模型。这一步是把huggingface上的模型转换为ggml的模型格式。 # convert the model to ggml FP16 format python3 convert_hf...
其他不规则量化方法 后记 刀刀宁:笔记:Llama.cpp 代码浅析(一):并行机制与KVCache 刀刀宁:笔记:Llama.cpp 代码浅析(二):数据结构与采样方法 刀刀宁:笔记:Llama.cpp 代码浅析(三):计算开销 前面三篇分析了主要关心的机制,这篇主要着重分析模型中部分量化机制,普通量化和K-Quant量化、iQaunt量化。 先说点 llamp...
高效性能:llama.cpp针对CPU进行了优化,能够在保证精度的同时提供高效的推理性能。 低资源占用:由于采用了量化技术,llama.cpp可以显著减少模型所需的存储空间和计算资源。 易于集成:llama.cpp提供了简洁的API和接口,方便开发者将其集成到自己的项目中。 跨平台支持:llama.cpp可在多种操作系统和CPU架构上运行,具有很好...
Georgi Gerganov(https://github.com/ggerganov)是著名开源项目llama.cpp(https://github.com/ggerganov/llama.cpp)的创始人,它最大的优势是可以在CPU上快速地进行推理而不需要 GPU。 创建llama.cpp后作者将该项目中模型量化的部分提取出来做成了一个用于机器学习张量库:GGML(https://github.com/ggerganov/gg...
llama.cpp是一个专为LLaMA等大模型设计的C++库,它提供了从模型转换、量化到推理的一站式解决方案,极大地简化了LLM的部署流程。 一、模型格式转换 1.1 原始模型获取 首先,你需要从官方或可靠渠道获取LLaMA模型的权重文件,通常这些文件以.pth(PyTorch格式)或.hdf5等格式存在。 1.2 转换为llama.cpp支持的格式 llama....
1.4 量化模型中的 Q#_K_M 是什么意思? 在llama.cpp 的上下文中,Q4_K_M 指的是一种特定类型的量化方法。命名约定如下: Q 代表量化。 4 表示量化过程中使用的位数。 K 表示在量化中使用 k 均值聚类。 M 表示量化后的模型大小。S = 小,M = 中,L = 大。
先确保llama.cpp 项目代码下载下来 git clone https://github.com/Rayrtfr/llama.cpp 代码下载完成后我们执行make 命令编译打包llama.cpp 创建和生成 make 和 quantize 二进制文件 这台Linux机器上已经有了safetensors格式的模型文件,我们在昨天的内容复习一下 ...
你知道吗?在量化模型里Q#_K_M代表什么? 在llama.cpp 的上下文中,Q4_K_M 指的是一种特定的量化方法。命名规则如下: Q 代表量化。 4 表示量化所用的位数。 K 指的是量化中使用的 k-均值聚类。 M 表示量化后模型的大小。(S = 小, M = 中, L = 大)。 瑞典英语原文的中文翻译优化版本 瑞典原文:Wh...
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),实现了对...
对llama.cpp项目进行编译,在目录下会生成一系列可执行文件 main:使用模型进行推理 quantize:量化模型 server:提供模型API服务 1.编译构建CPU执行环境,安装简单,适用于没有GPU的操作系统 cd llama.cpp mkdir 1. 2. 3. 2.编译构建GPU执行环境,确保安装CUDA工具包,适用于有GPU的操作系统 ...