CodeLlama-13B-Instruct-GGUF

CodeLlama-13B-Instruct-GGUF

探索GGUF在高效处理与兼容性上的独特优势

CodeLlama 13B Instruct项目引入了由llama.cpp团队开发的GGUF格式,提供了比GGML更优的解决方案。在标记分词、特殊标记及元数据支持方面有所改进,并提供多种量化模型选项,从Python到Web UI的广泛兼容性及GPU加速支持,使其成为性能与便捷性的优秀结合。

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CodeLlama-13B-Instruct-GGUF项目简介

项目概述

CodeLlama-13B-Instruct-GGUF是一个由Meta开发的AI模型项目,该项目旨在提供强大的代码生成能力。它基于CodeLlama 13B Instruct模型,并已采用GGUF格式进行优化和发布。项目中提供了各种不同的量化模型,以适应不同的硬件配置和质量要求。

GGUF格式

GGUF是由llama.cpp团队于2023年8月21日引入的新格式,用于替代过去的GGML格式。与GGML相比,GGUF具备更好的分词能力,支持更多特殊标记,并可以兼容元数据,使其更具扩展性。支持GGUF格式的客户端和库有:

  • llama.cpp:提供了CLI和服务器选项。
  • text-generation-webui:一个广泛使用的Web界面,支持GPU加速。
  • KoboldCpp、LM Studio、LoLLMS Web UI等:均支持丰富的功能和GPU加速。
  • 其他如Faraday.dev、ctransformers、llama-cpp-python和candle等工具都支持GGUF格式。

仓库和模型文件

在项目中的仓库中,可以找到不同的模型文件,包括用于GPU推理的AWQ模型和GPTQ模型,以及多种位数的GGUF模型(CPU+GPU推理)。原始未量化的fp16模型也可供使用和进一步转换。

提示模版

该项目使用的提示模版如下:

[INST] Write code to solve the following coding problem that obeys the constraints and passes the example test cases. Please wrap your code answer using ```:
{prompt}
[/INST]

兼容性说明

这些经过量化的GGUFv2文件与自2023年8月27日之后的llama.cpp项目兼容,同时也支持许多第三方UI和库。

提供的文件

提供的文件类型包括不同的量化方法和位数,文件大小和所需的最大内存各有不同,从2-bit的Q2_K到8-bit的Q8_0,质量和性能也有所差异。例如:

  • Q2_K:文件体积最小,但质量损失显著,不建议大多数情况下使用。
  • Q4_K_M:质量平衡,推荐使用。

如何下载和运行GGUF文件

下载方面,可通过text-generation-webui或命令行工具huggingface-cli进行下载。运行模型可以借助llama.cpp、text-generation-webui或专用Python库(如ctransformers)来实现。

社区和支持

若需要更多帮助或想讨论AI技术,可加入TheBloke AI的Discord社区。同时,也欢迎通过Patreon或Ko-Fi支持项目的发展,贡献者将获得优先支持及其他特权。

请访问项目的GitHub页面以获取更多详细信息和相关参考链接。这是一个充满潜力的AI项目平台,为开发者提供了丰富的代码生成和推理工具。

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