如果你想加载刚刚训练的LoRA模型进行测试,可以执行相应的代码。 6.2 保存为GGUF模型 目前较为常用的模型格式是GGUF,我们可以使用LM Studio在本地加载使用。这段代码可以将模型保存为不同的精度格式,建议使用Q4_K,生成的体积比较小,只有4GB。 生成的模型在这里,但是直接下载比较难。 我们可以执行这段代码,将生成的...
量化成GGUF格式:安装llama.cpp工具,并设置量化参数对合并后的模型进行量化。量化后的模型大小为原始模型的十分之一,推理速度提高了30%。 生成API:选择Flask作为API框架,编写API代码加载量化后的GGUF模型,并进行推理。测试API后,将其部署到云平台上。 六、总结 通过本文的介绍,我们了解了如何微调LLama3模型,进行模型...
一旦我们对模型感到满意,我们就可以将 LoRA 适配器合并到基本模型中,并以GGUF格式导出以在 Ollama 中运行。GGUF(GPT 生成的统一格式)是一种针对快速加载和保存模型而优化的二进制格式,这使其能够高效地进行推理并与 Ollama 兼容。我们可以使用以下命令将模型转换为量化的 GGUF 模型。 model.save_pretrained_gguf...
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF是由Meta开发的最先进的语言模型,专为对话应用而设计。它因其大规模参数设计而脱颖而出,提供了80亿和700亿参数的选择,确保文本生成的高度复杂性。这个模型特别值得注意的地方是它专注于安全性和实用性,解... Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF是由Meta开发的最先进的语言模型,专为...
模型下载地址https://huggingface.co/xtuner/llava-llama-3-8b-v1_1-gguf/blob/main/llava-llama-3-8b-v1_1-int4.gguf 因为gguf文件是单个文件,我们只需要一个文件即可,这里我们选择lava-llama-3-8b-v1_1-int4.gguf 4B模型,点击浏览器下载直接在网页端即可完成下载。
3. GGUF 版本地址：8B Instruct:探索 Meta-Llama，这是最先进的 38 亿参数多模态 AI 语言模型。由 Google 开发，它在各种任务中表现出色，包括文本生成、翻译、问答和对话。Meta-Llama 已接受过海量文本和代码数据集的训练，使其对自然语言和编程语言具有深刻的理解。现在开始利用 Meta-Llama 的强大功能，释放您...
直接跳到GGUF这个代码块 后面有一个Huggingface的token需要填写,Huggingface token获取步骤为:头像→Settings→Access Tokens→New Token 下拉框记得选择Write, 然后Generate a token 把复制的token粘贴到代码中就行 我这里是只保存8精度量化的模型到huggingface 仓库(上传到huggingface是去掉对应量化模型的第三行代码),大家...
[C#]基于C# winform结合llamasharp部署llama3中文的gguf模型,注意测试发现使用cpu推理非常卡,因此建议配置有个nvidia显卡电脑进行测试,要求显存>=6GB,我电脑是RTX20708GB显存。【llmasharp源码】
方式一:通过 GGUF 量化模型安装(推荐) GGUF 安装比较简单,下载单个文件即可: 下载到本地之后,按照我的第一篇博文,即可进行控制台聊天了: 启动大模型Shell 脚本: source ./venv/bin/activate python -m llama_cpp.server --host 0.0.0.0 --model \ ./Llama3-8B-Chinese-Chat-q4_0-v2_1.gguf \ --n...
下载后直接拖入“应用程序”。Windows 预览版：下载并运行 exe 文件。Linux：执行以下命令：curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 3. 创建 Modelfile 文件 首先你要到 Hugging Face 或 ModelScope 下载 GGUF 文件，然后才是下面的安装配置。Chinese-LLaMA-Alpaca-3开源项目 ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca...