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HuggingfaceCodeLlama-7B-GGUF 项目介绍
项目背景
CodeLlama 7B-GGUF 是一个由 Meta 创建的项目，旨在扩展和优化用于代码生成的语言模型。这个项目的模型名为 CodeLlama 7B，基于 Meta 的原始模型进行开发，特别为代码合成和理解需求提供支持。项目使用了最新的 GGUF 格式，这是由 llama.cpp 团队在 2023 年 8 月 21 日引入的新格式，以取代不再支持的 GGML 格式。GGUF 格式相比 GGML 提供了更多优势，包括更好的标记化和对特殊标记的支持，同时支持元数据，设计更具扩展性。
GGUF 格式详细介绍
GGUF 格式以其对特殊功能的支持而著称，例如：
- 更好的标记化：处理标记化的能力更强。
- 元数据支持：方便模型的描述和分类。
- 对特殊标记的支持：灵活应对各种需求变化。
GGUF 格式获得了广泛的支持，不同的客户端和库可以与 GGUF 格式兼容，包括但不限于：
- llama.cpp：提供命令行接口和服务器选项。
- text-generation-webui：支持 GPU 加速，功能强大。
- KoboldCpp：提供全平台和全 GPU 架构的加速。
- LM Studio：适用于 Windows 和 macOS (Silicon) 的本地 GUI。
- Faraday.dev：基于角色的聊天界面，支持 GPU 加速。
提供的文件与量化方法
该项目提供了多种量化方法的模型文件，每种方法有不同的位数、大小和使用情境。这些文件大多数兼具 CPU 和 GPU 的推理支持。主要的量化方法包括：
- GGML_TYPE_Q2_K - 2 位量化，显著的质量损失，适合对内存需求最低的场景。
- GGML_TYPE_Q3_K - 3 位量化，享有较小文件大小的同时保持合理的质量。
- GGML_TYPE_Q4_K - 4 位量化，推荐用于平衡大小与质量要求的情况。
- GGML_TYPE_Q5_K - 5 位量化，被推荐用于低质量损失的需求。
- GGML_TYPE_Q6_K - 6 位量化，适合极低质量损失的情形。
如何下载与使用
下载 GGUF 文件可以通过多个工具实现，比如 LM Studio、LoLLMS Web UI、Faraday.dev 等。使用 huggingface-hub 提供的命令行工具也可以高效下载单个文件。
在text-generation-webui中
在下载模型界面输入模型存储库名称 TheBloke/CodeLlama-7B-GGUF 和具体文件名即可下载。
使用命令行
安装 huggingface-hub 库后，执行下载命令行即可获取高质量的模型文件。
兼容性与运行示例
量化后的 GGUF 文件从2023年8月27日起与 llama.cpp 兼容，也与多个第三方 UI 和库兼容。以下是一条简单的示例命令用于在 llama.cpp中运行：
./main -ngl 32 -m codellama-7b.q4_K_M.gguf --color -c 4096 --temp 0.7 --repeat_penalty 1.1 -n -1 -p "{prompt}"
项目支持与感谢
感谢 andreessen horowitz (a16z) 的支持，以及所有捐助者和支持者的贡献。欢迎大家加入 TheBloke AI 的 Discord 服务器 进行更多讨论与交流。
通过这些详细的信息，CodeLlama-7B-GGUF 项目不仅展示了其技术创新，也为开发者和研究人员提供了强有力的工具，帮助他们在代码生成领域做出重要贡献。
