ggml_model_path = "https://huggingface.co/CRD716/ggml-vicuna-1.1-quantized/resolve/main/ggml-vicuna-7b-1.1-q4_1.bin" filename = "ggml-vicuna-7b-1.1-q4_1.bin" download_file(ggml_model_path, filename) 下一步是加载模型: from llama_cpp import Llama llm = Llama(model_path="ggml-v...
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-7B-Instruct-v0.3-GGUF/Mistral-7B-Instruct-v0.3-...
# Dowloading GGML model from HuggingFace ggml_model_path = "https://huggingface.co/CRD716/ggml-vicuna-1.1-quantized/resolve/main/ggml-vicuna-7b-1.1-q4_1.bin" filename = "ggml-vicuna-7b-1.1-q4_1.bin" download_file(ggml_model_path, filename) 下一步是加载模型: from llama_cpp import...
ggml_model_path = "https://huggingface.co/CRD716/ggml-vicuna-1.1-quantized/resolve/main/ggml-vicuna-7b-1.1-q4_1.bin" filename = "ggml-vicuna-7b-1.1-q4_1.bin" download_file (ggml_model_path, filename) 下一步是加载模型: from llama_cpp import Llama llm = Llama(model_path="ggml-...
from llama_cpp import Llama llm = Llama(model_path="ggml-vicuna-7b-1.1-q4_1.bin", n_ctx=512, n_batch=126) 1. 2. 3. 在加载模型时,应该设置两个重要参数。 n_ctx:用于设置模型的最大上下文大小。默认值是512个token。 上下文大小是输入提示符中的令牌数量和模型可以生成的令牌最大数量的总和。
from llama_cppimportLlama llm=Llama(model_path="ggml-vicuna-7b-1.1-q4_1.bin",n_ctx=512,n_batch=126) 在加载模型时,应该设置两个重要参数。 n_ctx:用于设置模型的最大上下文大小。默认值是512个token。 上下文大小是输入提示符中的令牌数量和模型可以生成的令牌最大数量的总和。具有较小上下文大小的模型...
llama-cpp-python 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 步骤2. 读入文件处理并导入数据库 首先我们要将外部信息处理后,放到 DB 中,以供之后查询相关知识,这边的步骤对应到上图框起来的部分,也就是橘色的 1. 文本拆分器 和 2. embedding。 a). 使用文件加载器 ...
llama.cpp作为一个专注于LLM优化的开源项目,提供了从模型转换到部署的一站式解决方案。本文将详细介绍如何使用llama.cpp来实现LLM大模型的格式转换、量化、推理加速及部署。 1. 环境准备 首先,确保你的开发环境已安装必要的工具和库,包括CMake、Git、Python(用于辅助操作)以及支持CUDA的GPU环境(如果计划进行GPU加速)...
可使用项目代码中的脚本将模型转换为GGUF格式,目前支持转换的格式包括PyTorch的.pth、huggingface的.safetensors以及llama.cpp此前的ggmlv3格式 以hf模型为例,指令如下 python convert_hf_to_gguf.py model_path 转换成功后会在模型路径下生成一个.gguf文件 ...
This comprehensive guide on Llama.cpp will navigate you through the essentials of setting up your development environment, understanding its core functionalities, and leveraging its capabilities to solve real-world use cases.