接下来就可以对模型进行转转换了 #注释: python convert.py --outfile 要导出的文件地址.gguf 微调后的模型来源目录 python convert.py --outfile E:\my\ai\llama3\models\my-llama-3-8b-0517\my8b.gguf E:\my\ai\llama3\models\my-llama-3-8b-0517 注意:是convert.py不是convert-hf-to-gguf.py。...
资源：Ollama：https://ollama.com/download Llama 3：https://generativeai.pub/meta-released-llama-...
Python convert-hf-to-gguf.py--outfile 用于存转换模型的目录绝对路径/llama3.gguf output目录的绝对路径 转换过程: 步骤5:量化 转换为gguf后虽然把多个文件合成了1个文件,并且能用cpu运行了,但是文件依然很大,加载这个gguf推理模型需要31.5的内存(不是显存),需要进行量化来让文件大小和所需内存等各方面要求都...
Currently it is not possible to load Llama-3 GGUF models due to the fact that the Llama3 tokenizer is slightly different from the previous Llama models. A way to detect that we are having a llama-3 gguf model is to check for the attributetokenizer.model(registered astokenizer_typeinproto...
LlamaEdge 支持所有基于 llama2-3 框架的大语言模型 (LLM),模型文件必须采用 GGUF 格式。 编译后的 Wasm 文件是跨平台的,可以在不同的操作系统、CPU 和 GPU 上运行相同的 Wasm 文件。 LlamaEdge 提供了详细的故障排除指南,帮助用户解决常见问题。 WASMEdge WasmEdge 简介 WasmEdge 运行时提供了一个定义良好的执行...
5.1 从 GGUF模型文件 导入 Ollama 支持在 Modelfile 中导入 GGUF 模型: 创建一个名为 llama-3-8b-q8.mf 的文件,内容为使用 FROM 指令指定要导入的模型的本地文件路径。 FROM /jppeng/app/models/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-8bit/Llama3-8B-Chinese-Chat-q8.gguf ...
FROM D:/AI/Download/Llama3-8B-Chinese-Chat-q8_0-v2_1.gguf 使用ollama create命令创建名为“tinywan-Llama3-8B-Chinese”的新模型，并确保已使用正确的模odel文件路径进行配置。在创建模型后，通过ollama list命令验证模型是否已成功生成，检查模型的ID、大小和最近的修改时间。命令示例如下：o...
下载Llama3-8B-Chinese-Chat-q8_0-v2_1.gguf模型文件 0X02 编写模型文件 “Modelfile文件内容如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #FROM指定GGUF文件的路径FROMD:/AI/Download/Llama3-8B-Chinese-Chat-q8_0-v2_1.gguf
【llmasharp源码】 https:///SciSharp/LLamaSharp 【测试模型】 https://www.modelscope.cn/pooka74/LLaMA3-8B-Chat-Chinese-GGUF.git 【测试通过环境】 vs2019 netframework4.7.2 llamasharp==0.15.0 cuda11.7.1+cudnn8.8.0 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>...
LLMs之LLaMA3:基于Colab平台(采用T4 GPU+至少37G)采用中文语料数据利用unsloth框架(速度更快/量化功能)并采用LoRA进行微调LLaMA-3-8b(合并原始模型和LoRA模型)同时进行4位量化(16位的hf格式→16位的gguf格式→4位的gguf格式)最后将模型导出到本地