llama.cpp适用于各种需要部署量化模型的应用场景,如智能家居、物联网设备、边缘计算等。在这些场景中,llama.cpp可以帮助开发者在资源受限的环境中实现实时推断和高能效计算。 2.下载编译 2.1 下载 git clonehttps://github.com/ggerganov/llama.cpp 2.2 编译 cd llama.cpp-master make make前目录内容如下: image...
- BPW (Bits Per Weight) 指的是每个权重的位数(bits per weight),即量化过程中每个权重参数所使用的位数 - 量化位数更低的大模型总是会比未量化的小模型具有更好的困惑度,除了 2 位量化的困惑度接近于半参数计数的模型。(1 位量化在此未进行测试,因为它们尚不存在,但可能会因损失太大**而不值得使用。这可...
如果仅在 CPU 上运行,可以直接使用 pip install llama-cpp-python 进行安装。 否则,请确保系统已安装 CUDA,可以通过 nvcc --version 检查。 GGUF 以bartowski/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF 为例进行演示。你将在模型界面查看到以下信息:可以看到 4-bit 量化有 IQ4_XS,Q4_K_S, IQ4_NL,Q4_K_M 四种,...
Georgi Gerganov(https://github.com/ggerganov)是著名开源项目llama.cpp(https://github.com/ggerganov/llama.cpp)的创始人,它最大的优势是可以在CPU上快速地进行推理而不需要 GPU。 创建llama.cpp后作者将该项目中模型量化的部分提取出来做成了一个用于机器学习张量库:GGML(https://github.com/ggerganov/gg...
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....
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。
模型量化: 好了,理论讲到这里吧 :D 现在让我们用 llama.cpp 来试试。 使用Llama.cpp来进行量化处理 这一部分将介绍如何下载并编译llama.cpp。接着,我们将从HuggingFace下载一个模型,将其量化,并进行一些性能测试。 特别感谢,Peter分享的关于llama.cpp的有用指南(https://medium.com/@phs_37551/run-an-llm...
大模型的格式转换、量化、推理、部署 概述 llama.cpp的主要目标是能够在各种硬件上实现LLM推理,只需最少的设置,并提供最先进的性能。提供1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化,以加快推理速度并减少内存使用。 GitHub:https://github.com/ggerganov/llama.cpp ...
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 ...
要使用llama.cpp，首先需克隆源码并创建build目录，然后通过Cmake进行编译。推荐使用Visual Studio 2022进行编译。编译成功后，可在bin/release目录找到编译好的程序。接下来，通过llama.cpp项目中的convert.py脚本将模型转换为GGUF格式。对于llama2-13b模型，转换后的模型大小从24.2G缩减至6.85G。量化模型...