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
python convert_hf_to_gguf.py DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B/ 转换成功后,在该目录下会生成一个FP16精度、GGUF格式的模型文件DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-F16.gguf。 如果不想自己转模型,也可以在魔搭社区或HuggingFace上找带gguf后缀的模型,或者使用HuggingFace的gguf-my-repo进行转换,网址如下: https://h...
GGUF格式转换 GGUF 格式是推理框架 llama.cpp 使用的格式,但是通常模型是使用 PyTorch 之类的训练框架训练的,保存的格式一般使用 HuggingFace 的safetensors 格式,因此使用 llama.cpp 进行推理之前需要把其他格式的模型转换为 GGUF 格式。 下面以 DeepSeek R1 的蒸馏模型 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 为例介绍如何...
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...
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 ...
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 ...
-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 ...
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> ...
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。