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Phind-CodeLlama-34B-v2-GGUF

利用GGUF格式提升模型性能,兼容多平台GPU加速

Phind's CodeLlama 34B v2采用GGUF格式,由llama.cpp团队在2023年8月21日推出替代GGML。GGUF实现了更优的标记化及特殊标记支持,并且具有可扩展性。兼容多种第三方界面与库(如text-generation-webui和KoboldCpp),并支持GPU加速。量化模型在保持高质量的同时降低了资源占用,适用多种场景,建议使用Q4_K_M与Q5_K_M模型以实现最佳性能及质量平衡。

Phind-CodeLlama-34B-v2-GGUF项目介绍

项目背景

Phind-CodeLlama-34B-v2-GGUF是一个集合了Phind团队开发的CodeLlama 34B v2模型的项目。这款模型使用了LLM框架,特别是Llama变体,它专注于在文本生成任务上表现突出。其中的一项重要更新就是模型文件的格式转换成了GGUF,这是一种由llama.cpp团队于2023年8月21日引入的新格式,用于替代之前的GGML格式。相比GGML,GGUF的优势在于其更好的分词功能、对特殊字符的支持以及元数据支持等。设计上也更加灵活,方便进一步扩展。

项目特点

该项目重点在于提供多种不同量化级别的GGUF格式模型文件,适用于不同的计算环境和性能需求。

主要特点

  1. 支持的库和客户端

    • llama.cpp:提供命令行和服务器选项,是GGUF的源项目。
    • text-generation-webui:流行的网页UI,支持GPU加速。
    • KoboldCpp、LM Studio、LoLLMS Web UI等客户端,也都支持GGUF,适合不同平台使用。
  2. 量化方法

    • 提供从2位到8位的多个量化级别选项,适用于CPU+GPU的推理环境。
    • 例如Q2_K、Q3_K、Q4_K等方法,适用于不同的内存和性能需求。
  3. 兼容性

    • 这些模型文件兼容自8月27日之后的llama.cpp版本。
    • 也兼容包括text-generation-webui在内的许多第三方UI和库。

文件和下载

用户可以通过提供的链接选择并下载所需的特定GGUF文件。这些文件分为不同的量化方法和级别,以适应各种性能和内存需求。为方便用户下载和使用,这些文件可以通过LM Studio、LoLLMS Web UI等工具直接下载。

下载示例

用户可以通过命令行使用huggingface-cli命令快速下载指定文件。例如:

huggingface-cli download TheBloke/Phind-CodeLlama-34B-v2-GGUF phind-codellama-34b-v2.q4_K_M.gguf --local-dir . --local-dir-use-symlinks False

使用说明

Phind-CodeLlama-34B-v2-GGUF项目不仅提供了下载存储模型的功能,还为用户提供了如何在不同环境中运行这些模型的详细指南。

llama.cpp中的运行示例

确保使用指定版本的llama.cpp,然后执行以下命令来运行模型:

./main -ngl 32 -m phind-codellama-34b-v2.q4_K_M.gguf --color -c 4096 --temp 0.7 --repeat_penalty 1.1 -n -1 -p "### System Prompt\n{system_message}\n\n### User Message\n{prompt}\n\n### Assistant"

text-generation-webui中的使用

提供详细的设置和使用说明,确保用户在所有支持的环境中可以顺利运行。

社区支持

该项目获得了Chirper.ai团队和gpus.llm-utils.org的支持,开发者和用户可以通过TheBloke AI的Discord服务器进行讨论和寻求支持。

如何贡献

感兴趣的用户可以通过Patreon平台或其他渠道支持项目,促使开发者能够继续改进和推出更多的项目。

Phind-CodeLlama-34B-v2-GGUF项目是一个全面且包容的项目,致力于为研究人员和开发者提供强大的生成型AI模型工具,通过不断改进和更新,以适应不断变化的技术需求和生态系统。

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