项目简介
本项目聚焦于收集和整理各类大型语言模型的量化实现方法,着重对LLaMa、Bloom、Phoenix、Chimera等模型进行量化。借助量化技术,能大幅减小模型体积、降低计算复杂度,实现低功耗设备上的高效推理。
项目的主要特性和功能
- 多模型支持:可对LLaMa、Bloom、Phoenix、Chimera等多种大型语言模型进行量化。
- 量化方案:提供4-bit量化和FP16量化的详细方案及对应量化工具。
- 跨平台支持:支持Linux、MacOS和Windows平台,提供不同平台的编译和量化方法。
- 模型转换:提供将模型转换为GGML格式的工具,方便后续量化操作。
- 推理测试:提供量化模型的推理测试脚本,便于验证量化后模型的性能。
安装使用步骤
1. 环境准备
确保安装以下工具和库: - Python 3.x - Git - CMake(用于Windows平台) - PyTorch(可选,用于某些模型的转换)
2. 下载模型
按需从Hugging Face或其他来源下载模型文件。例如,下载LLaMa模型的命令:
shell
git clone https://huggingface.co/[模型目录].git
3. 编译量化工具
根据平台选择编译方式:
- Linux/MacOS:
shell
cd llama.cpp
make
- Windows:
shell
cd llama.cpp
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release
4. 模型转换与量化
将模型转换为FP16格式并进行4-bit量化:
shell
python3 convert.py [模型路径]
./quantize [FP16模型路径] [量化模型路径] 2
5. 运行量化模型
使用量化后的模型进行推理:
- Linux/MacOS:
shell
./main -m [量化模型路径] -n 128
- Windows:
shell
\build\bin\Release\main -m [量化模型路径] -n 128
6. 使用Python加载模型
通过llama_cpp
库加载量化模型:
shell
pip install llama_cpp
python
from llama_cpp import Llama
llm = Llama(model_path="量化模型路径")
output = llm("Q: what is your name? A: ", max_tokens=32, stop=["Q:", "\n"], echo=True)
print(output)
注意事项
- 量化后的模型可能会牺牲一定的精度,建议在性能和精度之间进行权衡。
- 不同模型的量化方法可能有所不同,请根据具体模型的特点选择合适的量化方案。
- 确保有足够的磁盘空间和内存来存储和加载模型。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】