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
(llamacpp) root@autodl-container-16494bbe83-56d7d7c3:~/autodl-tmp/llama.cpp# python convert_hf_to_gguf.py /root/autodl-tmp/huggingface/hub/models--deepseek-ai--DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B/snapshots/916b56a44061fd5cd7d6a8fb632557ed4f724f60/(llamacpp) root@autodl-container-16494bbe83-...
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\llama-2-13b-chat\ggml-model-f32.gguf C:\AI\llama\downloads\llama-2-13b...
使用convert_hf_to_gguf.py将 PyTorch 模型转换为未量化的 GGUF 格式: python convert_hf_to_gguf.py --input_dir ./path/to/pytorch_model --outfile ./output_model_f16.gguf --outtype f16 1. --input_dir:PyTorch 模型目录路径。 --outfile:输出的 GGUF 文件路径。 --outtype:指定输出精度(如f...
转换工具:使用llama.cpp将 PyTorch 模型转换为 GGUF: python convert_hf_to_gguf.py --input_dir ./model --output_file model.gguf 1. 量化压缩:使用工具链对模型进行量化(如 Q4_K_M)。 ./llama-quantize model.gguf model-Q4_K_M.gguf Q4_K_M ...
-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 ...
llama.cpp项目在模型转换中用到了几个PY 脚本convert.py、convert-hf-to-gguf.py、convert-llama-ggml-to-gguf.py、convert-lora-to-ggml.py、convert-persimmon-to-gguf.py。这里我们需要保证运行的这台电脑上已经安装好python运行环境。 关于python环境的安装这里就不过多介绍了。
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> ...
使用convert.py实用程序将PyTorch模型转换为GGUF模型文件。打开终端或命令提示符,导航到包含llama.cpp源代码和PyTorch模型文件的目录。然后运行以下命令: python convert.py --input_model_path <PyTorch模型文件路径> --output_model_path <GGUF模型文件路径> 其中,<PyTorch模型文件路径>是PyTorch模型文件的完整路径,<...
llama-cpp-python:支持 GPU 加速、LangChain 和 OpenAI 兼容 API 服务器的 Python 库。 candle:一个使用 Rust 编写的机器学习框架,具有 GPU 支持和易于使用的特点,适合追求性能的开发者。 可以使用ollama Modelfile,基于gguf模型文件快速部署并运行模型。