6. 转换视觉编码器为gguf文件,在llama.cpp工程examples/llava目录下找到qwen2_vl_surgery.py文件,执行下面命令: python qwen2_vl_surgery.py"./model-dir" 在当前目录会生成qwen2vl-vision.gguf文件。 7. 使用上面生成的两个gguf文件: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0./llama-qwen2vl-cli -m Qwen2-VL-7B-Instru...
1 下载GGUF模型 从bartowski/Qwen2-VL-72B-Instruct-GGUF下载 鉴于gpu资源(显存!!)有限,选择 Qwen2-VL-72B-Instruct-Q4_K_M.gguf 下载,下载命令: pip install -U "huggingface_hub[cli]" huggingface-cli download bartowski/Qwen2-VL-72B-Instruct-GGUF --include "Qwen2-VL-72B-Instruct-Q4_K_M.gg...
2. ValueError: Tokenizer class Qwen2Tokenizer does not exist or is not currently imported. 升级transformers>=4.37.0 :pip install transformer -U wgetxxxxx/transformers-4.39.3-py3-none-any.whl 3. $./build/bin/main -h ./build/bin/main: /lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.26' n...
使用llama.cpp部署Qwen2.5-7B-Instruct模型 这里选用Qwen2.5-7B-Instruct做例子,其他LLM类似。 VL用这个流程暂时还不行,不过我看到llama.cpp有在讨论这个问题,我验证了也是可行的,后面整理一下。 这里部署流程如下: 1. 在modelscope上将Qwen2.5-7B-Instruct下载下来。 2. 在ggerganov/llama.cpp: LLM inference ...
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp 进入llama.cpp目录,执行make命令: 5. 运行后,在llama.cpp目录找到llama-cli.exe表示安装成功 6. 下载Qwen2-0.5B-Instruct-GGUF格式模型:魔搭社区 7.在llama-cli.exe文件所在目录新建chat-with-qwen.txt文件,内容为:You are a helpful assistant. ...
Port of Facebook's LLaMA model in C/C++. Contribute to HimariO/llama.cpp.qwen2vl development by creating an account on GitHub.
What happened? I am trying to run Qwen2-57B-A14B-instruct, and I used llama-gguf-split to merge the gguf files from Qwen/Qwen2-57B-A14B-Instruct-GGUF. But it's aborted with terminate called after throwing an instance of 'std::length_erro...
除了ollama以外,我试过用llama.cpp也可以本地部署(边缘计算)deepseek r1 1.5b(我另外试过qwen2 0.5b也是可以,在win11下测试),好处是内存占用量大幅度减少(原本估计要1G左右),只需要175M即可,性能没有明显的降低,但缺点是要找到转换成gguf后缀的模型。运行方法可以简单传入-m参数即可,例如这样:llama-cli.exe ...
#运行模型ollama run qwen2 Ollama效果展示 性能与资源展示 我们选取了端侧具有代表性的0.5B-4B尺寸的大语言模型,展示K1的AI扩展指令的加速效果。 参考性能分别为llama.cpp的master分支(下称官方版本),以及RISC-V社区的优化版本(下称RISC-V社区版本,GitHub地址为: ...
首先,从模型的kv信息中获取聊天模版("tokenizer.chat_template"参数)字符串,如qwen2模型的聊天字符串为"{%- if tools %}\n{{- '<|im_start|>"; 接着,根据聊天字符串获取聊天模版。先尝试从LLM_CHAT_TEMPLATES中查找聊天字符串对应的聊天模板,如果没有找到则根据一些关键词匹配聊天模版,如qwen2的聊天字符串...