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...
2.6 量化输出 参考链接 在前面的文章深入理解Llama.cpp (一) 准备模型中, 简要介绍了Llama.cpp这个开源项目。使用llama.cpp主要分为三步。详情参考examples/quantize/README.md。 1)准备模型。这一步是把huggingface上的模型转换为ggml的模型格式。 # convert the model to ggml FP16 format python3 convert_hf...
高效性能:llama.cpp针对CPU进行了优化,能够在保证精度的同时提供高效的推理性能。 低资源占用:由于采用了量化技术,llama.cpp可以显著减少模型所需的存储空间和计算资源。 易于集成:llama.cpp提供了简洁的API和接口,方便开发者将其集成到自己的项目中。 跨平台支持:llama.cpp可在多种操作系统和CPU架构上运行,具有很好...
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 download of very large files; lfs is for git clone of very ...
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
cd /public/home/wwwzhouhui/apprepo/model/20240427231955/llama.cpp 执行./quantize 这里我们看到有一些命令行解释。这里我们不需要每个都了解,我们大概只要知道我们需要量化哪个版本的命令行即可。 上面 提到 Q2、Q3、Q4、Q5、Q6 分别表示模型的量化位数。例如,Q2 表示 2 位量化,Q3 表示 3 位量化,以此类推。
llama.cpp是一个专为LLaMA等大模型设计的C++库,它提供了从模型转换、量化到推理的一站式解决方案,极大地简化了LLM的部署流程。 一、模型格式转换 1.1 原始模型获取 首先,你需要从官方或可靠渠道获取LLaMA模型的权重文件,通常这些文件以.pth(PyTorch格式)或.hdf5等格式存在。 1.2 转换为llama.cpp支持的格式 llama....
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。下面我们将深入探讨llama.cpp的各个方面。 一、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...
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在云服务器上利用Llama.cpp执行Llama2-7B模型的量化,并对比基于CPU的推理和基于GPU的推理速度。 背景信息 Llama.cpp简介 Llama.cpp是使用C++语言编写的大模型量化工具,同时也提供了部署和运行量化后模型的demo。它基于GGML(一种机器学习张量库),实现了对...
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 ...