pip install gguf 导入库 from llama_cpp import Llama 下面介绍两种导入模型的方法,实际执行时在本地导入和自动下载中选择一种即可。 本地导入模型 根据模型路径导入模型,注意,文件位于 <model_name> 文件夹下,以当前下载的文件为例: # 指定本地模型的路径 model_path = "./Mistral-
strip()) 4、当我们没有那么多显存足以加载整个gguf模型,就得分一部分给CPU进行加载推理了 from llama_cpp import Llama import json from tqdm import tqdm llm =Llama(model_path="Qwen2-72B-Instruct-Q4_K_M.gguf",n_gpu_layers=20, chat_format='qwen', n_ctx=2048) datas = json.load(open("...
具体的可以参考:llama.cpp/docs/build.md at master · ggml-org/llama.cpp · GitHub 4. 测试 以qwen2.5-3b-instruct-q4_k_m.gguf模型为标准,模仿一只猫娘给大家看~ 可以看到模型所有层已经加载到GPU显存中了
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 python3 convert-hf-to-gguf.py /root/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen1.5-7B-Chat/snapshots/294483ad23713036574b3058...
fromllama_cppimportLlamallm=Llama(model_path="./models/7B/llama-model.gguf",# n_gpu_layers=-1, # Uncomment to use GPU acceleration# seed=1337, # Uncomment to set a specific seed# n_ctx=2048, # Uncomment to increase the context window)output=llm("Q: Name the planets in the solar ...
前言:笔者在做GGUF量化和后续部署的过程中踩到了一些坑,这里记录一下。 1.量化 项目地址:llama.cpp 1.1 环境搭建 笔者之前构建了一个用于实施大模型相关任务的docker镜像,这次依然是在这个镜像的基础上完成的,这里给出Dockerfile: FROM nvidia/cuda:12.1.0-cudnn8-devel-ubuntu22.04 ...
llama-cpp-python库主要用于在Python中调用Llama模型进行推理。 它通常包含加载模型、设置参数、生成文本等核心功能。 分析现有代码: 假设我们已经有了一个基本的推理代码框架,例如: python from llama_cpp import Llama llm = Llama(model_path="./models/llama-model.gguf") question = "Question: What is the...
2023年11月10号更新，近期用户反馈llama-cpp-python最新版不支持ggmlv3模型，为解决此问题，需手动使用convert-llama-ggmlv3-to-gguf.py脚本将模型转为.gguf格式，该脚本位于github.com/ggerganov/ll...，请自行下载并执行。gpu部署相关问题请参考zhuanlan.zhihu.com/p/67...的详细指南。项目源代码...
下面有人提到了这个问题,llama-cpp-python最新版不支持ggmlv3模型,需要自己转python3 convert-llama-ggmlv3-to-gguf.py --input <path-to-ggml> --output <path-to-gguf> (不要有中文路径),脚本在[这里](github.com/ggerganov/ll)下载。 2024-03-10· 广东 回复1 快上车没时间解释 冷夫 也...
llama_cpp_python) zxj@zxj:~/zxj/models$ ./hfd.sh MaziyarPanahi/Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF --include Meta-Llama-3-70B-Instruct.Q4_K_S.gguf 三 启动模型服务 本地是cuda环境 CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUDA=on"FORCE_CMAKE=1 pip install -e.[server] ...