接着调用make_qx_quants求得最优的量化值L和量化因子d。 k-quants k-quants支持2-6比特量化,每种比特还可以选择模型大小,在k-quants #1684中引入。 k-quants采用二级量化,通常把256个元素作为一个“超级块”,把32或16个元素作为一个“普通块”,在块内进行一级量化,然后再量化一个超级块中普通块的scale和mi...
LLM量化 ,此文介绍量化方法比较全面,其中有专门一章解释 llama.cpp 的 K-Quant 量化,介绍是这样的:“K-quant量化使用了 16 x 8 的块进行量化,每个块共有 16 个行。每 8 个权重为一组使用同一个量化参数scale,因此有 16 个一级量化参数。此外,为了进一步的降低资源消耗,还有 1 个 fp16 的二级量化参数K...
好的……理论讲得够多了 :D 让我们用 llama.cpp 试试。 使用Llama.cpp 进行量化 本文的这一部分将介绍如何下载和制作 llama.cpp。然后,我们将从 HuggingFace 下载一个模型并对其进行量化,同时运行一些性能测试。 非常感谢 Peter 通过 llama.cpp 提供的有用指南。 第1步:启用 Git 下载大文件 #Allow git downl...
本视频包含大模型量化推理框架Llama.cpp的基本介绍、部署使用方法、以及以Qwen2.5的GGUF格式量化模型为例进行本地推理和API调用全流程。, 视频播放量 189、弹幕量 0、点赞数 10、投硬币枚数 10、收藏人数 11、转发人数 3, 视频作者 建元Aris, 作者简介 海归码农,深耕大模型
在本课时中,我们将探索如何使用llama.cpp工具来量化llama3模型,以便在CPU上进行高效的本地模型推理。课程相关资料请在我的同名公众号:唐国梁Tommy 资料获取导航栏内自助获取。, 视频播放量 5822、弹幕量 0、点赞数 76、投硬币枚数 47、收藏人数 209、转发人数 9, 视频作
1.llama.cpp介绍 llama.cpp是一个开源项目,专门为在本地CPU上部署量化模型而设计。它提供了一种简单而高效的方法,将训练好的量化模型转换为可在CPU上运行的低配推理版本。 1.1 工作原理 llama.cpp的核心是一个优化的量化推理引擎。这个引擎能够高效地在CPU上执行量化模型的推理任务。它通过一系列的优化技术,如使用...
wget https://github.com/ggerganov/llama.cpp/archive/refs/heads/master.zip # 下载master分支的repo包 unzip master.zip # 解压 下载完成之后,执行如下命令,对llama.cpp项目进行编译,得到后续用于量化和运行模型的可执行文件./quantize和./main。 cd llama.cpp ...
1)将 gguf 格式进行(再)量化 cd /home/xintk/workspace/llama.cpp/build_cuda/bin ./llama-quantize 可以先执行./llama-quantize -h 查看一下参数 ./llama-quantize ./llama-quantize --allow-requantize /home/xintk/workspace/model/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF/Llama3-8B-Chinese-Chat-q8_0-v2_1...
部署LLAMA3有两种方法:使用Llama和Llama Studio。无论你选择哪种方法,都非常简单,并且都自带启动服务。以下是具体步骤: Llama:创建项目并指定模型文件路径。 Llama Studio:创建项目并指定模型文件路径。 在Colab上量化LLAMA3 🖥️ 如果你在Colab上操作,可以按照以下步骤进行: 下载Llama.cpp项目,并安装相关依赖。
一、llama.cpp的下载与编译 llama.cpp可以帮助我们转化模型为gguf格式、对模型进行量化以及进行模型推理等功能。 llama.cpp Github仓库:https://github.com/ggerganov/llama.cpp 1、下载llama.cpp 我们回到root目录下,再执行下载命令 cd ~ git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git ...