关于GGUF的介绍,详见:GGUF (GGML Universal File), 一句话表述GGUF:定义了一种模型参数存储格式,可以类比onnx或者tf的pb模型定义,不过GGUF仅保留模型参数等,不保留模型结构。每种模型都有自己的定义格式,QNN/NP/TRT等都不例外 llama.cpp\convert-hf-to-gguf.py 1.1 转换时cmd核心参数 vocab-only : 是否仅...
下载并编译 llama.cpp 先转化为 float16 格式的文件。 再转化为各种需要的格式。 具体 把转化程序对准 gpt-2 这个目录并转化为 float16 格式 python convert_hf_to_gguf.py models/gpt-2/ 看看都可以转化成什么格式,我转化成 Q5_K_M 格式 ./llama-quantize -h ./llama-quantize models/gpt-2/ggml-mode...
执行convert_hf_to_gguf.py转换脚本,参数是模型的文件夹。 python llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py PULSE-7bv5 输出 ❯ python llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py PULSE-7bv5 INFO:hf-to-gguf:Loading model: PULSE-7bv5 INFO:gguf.gguf_writer:gguf: This GGUF file is for Little Endian only...
We read every piece of feedback, and take your input very seriously. Include my email address so I can be contacted Cancel Submit feedback Saved searches Use saved searches to filter your results more quickly Cancel Create saved search Sign in Sign up Reseting focus {...
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> ...
本文是使用面壁MiniCPM-2B-sft-bf16来进行试验,llama.cpp有支持的可操作模型列表,支持转换的模型格式有PyTorch的 .bin 、huggingface 的 .safetensors,根据支持列表进行下载操作即可。 3.1 格式转换 格式转换主要是将下载的模型进行gguf格式转换,使用convert-hf-to-gguf.py转换脚本读取模型配置、分词器、张量名称+数...
4. 在llama.cpp工程下找到convert_hf_to_gguf.py,执行 python convert_hf_to_gguf.py ./model_path model_path目录下会生成Qwen2-VL-7B-Instruct-7.6B-F16.gguf文件。 5. 量化该文件: ./llama-quantize ./model_path/Qwen2-VL-7B-Instruct-7.6B-F16.gguf Qwen2-VL-7B-Instruct-7.6B-Q4_K_M.gg...
需要用llama.cpp仓库的convert_hf_to_gguf.py脚本来转换 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git pip install -r llama.cpp/requirements.txt 执行转换 # 如果不量化,保留模型的效果 python llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py ./qwen2_0.5b_instruct --outtype f16 --verbose --outfile ...
-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 ...
要使用llamma.cpp,首先需要准备它支持的模型。在官方文档中给出了说明,这里仅仅截取其中一部分 2.安装依赖 llama.cpp项目下带有requirements.txt 文件,直接安装依赖即可。 pip install-r requirements.txt 1. 模型格式转换 根据模型架构,可以使用convert.py或convert-hf-to-gguf.py文件。