llama.cpp项目提供了一个名为convert_hf_to_gguf.py的Python脚本,用于将Hugging Face格式的模型转换为GGUF格式。 bash python convert_hf_to_gguf.py <你的模型路径> --outtype f16 --outfile <输出文件路径.gguf> 例如,如果你有一个GPT-2模型,并希望将其转换为float16格式的GGUF文件,可...
def write: 将tensor/config等保存到gguf中 3.2 子类:一般覆写:modify_tensors & set_vocab & set_gguf_parameters 三个接口,来实现定制化转换,如:qwen 1.4 模型转换总结 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...
GGUF格式转化 先用llama.cpp项目中的convert.py脚本转换模型为GGUF格式,指令示例: python .\convert.py C:\AI\llama\downloads\llama-2-13b-chat 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...
步骤 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...
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> ...
并不是LLaMA-Factory使用自带的推理进行推理出现胡言乱语,LLaMA-Factory使用自带的推理是没有胡乱回答的,是生成gguf后导入ollama出现的问题。 Owner hiyouga commented Dec 17, 2024 近期我会看一下 👍 1 DominicTWHV commented Dec 18, 2024 有点意思,我一直没搞懂llama.cpp咋转换lora到gguf的 Author qq...
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。
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...
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。
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...