量化模型 上面转化的模型是F32精度,大的跑不动,我们用编译llama.cpp的程序量化成4位整型。指令示例: .\build\bin\Release\quantize.exe C:\AI\llama\downloads\llama-2-13b-chat\ggml-model-f32.gguf C:\AI\llama\downloads\llama-2-13b-chat\ggml-model-Q4_0.gguf Q4_0 可以看到量化后的模型大小缩...
如果仅在 CPU 上运行,可以直接使用 pip install llama-cpp-python 进行安装。 否则,请确保系统已安装 CUDA,可以通过 nvcc --version 检查。 GGUF 以bartowski/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF 为例进行演示。你将在模型界面查看到以下信息:可以看到 4-bit 量化有 IQ4_XS,Q4_K_S, IQ4_NL,Q4_K_M 四种,...
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/g...
量化位数越高,模型的精度损失就越小,但同时模型的大小和计算需求也会增加。 2、特定变体 特定变体的几个参数从https://github.com/ggerganov/ggml/blob/master/docs/gguf.md文档可以看出不同变体其实就是采 用了不同的量化方案来处理 attention.wv、attention.wo 和 feed_forward.w2 张量。 这些方案被命名为...
1、gguf格式转换 转换safetensors格式到gguf格式,我们主要使用的是llama.cpp提供的python脚本convert-hf-to-gguf.py。使用方式如下: 注意:指令均需要在llama.cpp项目文件夹下执行 python convert_hf_to_gguf.py --outfile <要导出的文件地址.gguf> <微调后的模型来源目录> ...
在本文的其余部分,我们将称使用GGUF或以前格式的所有模型为GGML模型。 GGML设计为与Georgi Gerganov创建的Llama.CPP库一起使用。该库用C/C ++编写,以有效地推理 Llama模型。它可以加载GGML型号并将其运行在CPU上。最初,这是与GPTQ模型的主要区别,该模型已加载并在GPU上运行。但是,您现在可以使用Llama.cpp将...
-w /llama.cpp/ \ llm:v1.4 运行脚本后可以直接进入环境。 1.2 量化 量化分为两步: 将原始的模型转换为gguf模型 python3 convert-hf-to-gguf.py [model_path] --outfile [gguf_file].gguf # example Qwen1.5-7b-chat # 注意这里使用的是挂载在的哦参考而中的transformers的默认cache地址 ...
GGUF是ollama框架支持的一种量化模型格式。利用llama.cpp工具可以将微调并合并后的LLama3模型量化成GGUF格式。具体步骤如下: 安装llama.cpp:从官方仓库下载并安装llama.cpp工具。 准备量化参数:根据需求设置量化参数,如量化精度、量化方法等。 运行量化脚本:使用llama.cpp提供的量化脚本对模型进行量化。脚本通常包括...
安装Linux操作系统:由于创建GGUF模型文件需要使用Linux命令行工具,因此你需要先安装一个Linux操作系统。 下载Llama2模型文件:你可以从可靠的下载链接中获取Llama2模型文件。请确保下载的文件是完整的16位浮点模型文件,并且还没有进行量化。 下载并安装llama.cpp工具:llama.cpp是一个用于转换和量化Llama2模型的工具。你可...
要使用llama.cpp，首先需克隆源码并创建build目录，然后通过Cmake进行编译。推荐使用Visual Studio 2022进行编译。编译成功后，可在bin/release目录找到编译好的程序。接下来，通过llama.cpp项目中的convert.py脚本将模型转换为GGUF格式。对于llama2-13b模型，转换后的模型大小从24.2G缩减至6.85G。量化模型...