在llama.cpp中引入,如Q3_K_S、Q5_K_M等 实际上就是不同层用不同精度量化，以比传统量化更智能的...
就是有_K后缀的那些，这个方法最大的特点是层次化，但我不知道K代表的是什么。这是Llama.cpp中为了进...
尝试用llama.cpp在泰山派(1+0版本)上跑q4_0量化后的deepseek-r1:1.5B模型。内存不够,加了1G交换空间。受限于sd的速率,实际效果很差。欢迎有2G/4G版本的朋友测试,系统固件已上传q群:813547100。或私信UP发你。, 视频播放量 298、弹幕量 0、点赞数 7、投硬币枚数 4、收
一、量化方式与核心差异 技术解析: Q4_K_M:将权重分为高精度(4bit对称)和低精度(4bit非对称)部分,牺牲部分精度换取体积压缩(FP32 → 1/8)1。 Q5_K_M:动态调整量化范围,对高频参数使用更高精度,适合平衡型任务4。 Q6_K:全对称量化减少计算误差,适合需要稳定输出的场景6。 Q8_0:保留FP16缩放因子,几乎无...
在llama.cpp中，Q8_0、Q6_K_M和Q4_K_M分别代表了不同比特位数的定点量化技术。Q8_0代表8比特的定点量化，其中小数部分不保留任何位数，这意味着数据将被量化为0至255之间的整数。而Q6_K_M和Q4_K_M则分别表示6比特和4比特的定点量化方法。在这两种量化方式中，K代表整数部分的位数，M代表小数部分的位数。
I compiled ktransformers following https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/blob/main/doc/en/DeepseekR1_V3_tutorial.md#v02-showcase. GGUF downloaded from https://huggingface.co/bartowski/DeepSeek-R1-GGUF/tree/main/DeepSeek-R1-Q4_K_M. ...
The K quants do more math and manage to go much faster. I don't think we really have much to gain in terms of performance here. Each q4/q8 block has a single f16 scalar. SIMD doesn't help when you're dealing with scalars. This change goes too far out of its way to call _mm_...
AIP5D10K060Q4(S/U) Dual-In-LinePackageIntelligentPowerModule ExternalViewFeatures 1ULRecognized:UL1557FileE345245 600V-10A(TrenchShieldedPlanarGateIGBT) 233phaseInvertermoduleincludingHVICdrivers Built-inbootstrapdiodeswithintegratedcurrent-limitingresistor ...
- Gemma-2-27B-Chinese-Chat是基于google/gemma-2-27b-it的指导调优语言模型,适用于中英文用户,具有多种能力。 - 提供了Gemma-2-27B-Chinese-Chat的GGUF文件和官方ollama模型的链接。 - 模型基于google/gemma-2-27b-it,模型大小为27.2B,上下文长度为8K。 - 使用LLaMA-Factory进行训练,训练细节包括3个epochs、...
全解k^2-6k+8≠q0 ,得 k≠q2 且 k≠q4 .方程即为(k-2)(k-4)x2+(2k2-6k-4)x+(k+2)(k-2)=0.亦即[k(k-2)x+(k+2)][(k-4)x+(k-2)]=0 .当 k≠q2 且 k≠q4 时,可解得x_1=-(k+2)/(k-2)=-1-4/(k-2) ,X2=k-4k-4两式结合消去k,得2=-4/(x...