根据评论区大佬提示,llama-cpp-python似乎不支持后缀是.bin的模型,需要用llama.cpp重新量化模型,生成.gguf后缀的模型就可以了。 2023年11月10号更新 有人提醒llama-cpp-python最新版不支持ggmlv3模型,需要自己转python3 convert-llama-ggmlv3-to-gguf.py --input <path-to-ggml> --output <path-to-gguf>...
llama.cpp支持多种模型转换为ggul格式的模型,新增模型的话,需要参考llama或者qwen在gguf和convert.py中增加对应模型参数识别的支持 二:模型推理 2.1 编译 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cpu版本: cmake -B build cmake --build build --config Release cuda版本: cmake -B build -DLLA...
mv Llama-2-7b-hf llama.cpp/models/ 步骤三:使用Llama.cpp量化Llama2-7B模型 在llama.cpp的主目录下,找到convert.py文件,使用python3.8执行该文件将原llama2-7B模型转换成gguf格式。 cd llama.cpp python3.8 convert.py models/Llama-2-7b-hf/ ...
python convert.py models/nous-hermes-2-mistral-7B-DPO / # 这个路径指向了模型所在的位置 运行convert.py后,你应该会在模型目录中看到名为 ggml-model-f16.gguf 的文件 | 图片来自作者 步骤5:将模型量化为n位精度 现在,我们可以从ggml-model-f16.gguf文件开始进行进一步的量化。
执行cmake F:\temp\llama.cpp-master 命令 3.3生成量化版本模型 因为llama.cpp是C++的项目,所以运行这个项目就需要上面make 等命令编译打包。因为我们今天重点是讲解模型量化不需要使用二进制模型文件加载运行,关于llama.cpp使用就介绍了。 llama.cpp项目在模型转换中用到了几个PY 脚本convert.py、convert-hf-to-gg...
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> ...
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。 转换脚本读取模型配置、分词器、张量名称+数据,并将它们转换为GGUF元数据和张量。
Llama.cpp几乎每天都在更新。推理的速度越来越快,社区定期增加对新模型的支持。在Llama.cpp有一个“convert.py”可以帮你将自己的Pytorch模型转换为ggml格式。 llama.cpp库和llama-cpp-python包为在cpu上高效运行llm提供了健壮的解决方案。如果您有兴趣将llm合并到您...
Llama.cpp几乎每天都在更新。推理的速度越来越快,社区定期增加对新模型的支持。在Llama.cpp有一个“convert.py”可以帮你将自己的Pytorch模型转换为ggml格式。 llama.cpp库和llama-cpp-python包为在cpu上高效运行llm提供了健壮的解决方案。如果您有兴趣将llm合并到您的应用程序中,我建议深入的研究一下这个包。
llama.cpp 也提供了模型转换脚本convert_hf_to_gguf.py,可将 hugginface 格式的模型转为 gguf,这个也挺方便的,对于没有官方发布 gguf 的模型就可以转换了。 要运行这个脚本,得先准备环境: conda create -n hf2gguf python=3.10 conda activate hf2gguf ...