
适用于多平台的文本生成开源模型
CodeLlama 7B Python GGUF格式模型提供多平台下的文本生成功能。由llama.cpp团队推出的GGUF格式,替代GGML,增强了标记和元数据支持。兼容多种UI和库,如text-generation-webui和LM Studio,并提供多种量化选项,以适应不同硬件需求,支持与LangChain等Python项目的高级整合。
CodeLlama-7B-Python-GGUF 是 Meta 公司推出的一个模型,旨在生成符合特定约束的 Python 代码解决方案。这个项目的核心模型是 CodeLlama 7B Python,由 Meta 成立,并使用 GGUF 格式存储。这种格式由 llama.cpp 团队于 2023 年 8 月 21 日推出,取代了不再受支持的 GGML 格式。
GGUF 格式较 GGML 具备许多优势,包括更好的分词能力,支持特殊的 Token,支持元数据,并且设计上可以扩展。多个第三方客户端和库支持 GGUF 格式,提升了模型的兼容性和适用性。支持 GGUF 的工具和库包括:
这些工具大多数具备 GPU 加速功能,提升计算效率和速度。
项目提供了多个量化后的模型文件,以适应不同的使用需求和硬件条件。主要的量化方法和文件包括:
| 名称 | 量化方法 | 位数 | 大小 | 最大RAM需求 | 用例说明 |
|---|---|---|---|---|---|
| codellama-7b-python.Q2_K.gguf | Q2_K | 2 | 2.83GB | 5.33GB | 最小配置,明显的质量损失 |
| codellama-7b-python.Q4_K_M.gguf | Q4_K_M | 4 | 4.08GB | 6.58GB | 中等配置,质量平衡,推荐使用 |
| codellama-7b-python.Q5_K_M.gguf | Q5_K_M | 5 | 4.78GB | 7.28GB | 大配置,非常低的质量损失,推荐使用 |
更多关于这些文件的信息可以在项目的资源库中找到。
用户可以利用 Hugging Face 的 huggingface-hub 库来快速下载这些模型文件。对于 CLI 用户,可以直接使用 huggingface-cli 命令进行下载,支持模式匹配下载多个文件。
text-generation-webui 中下载模型用户可以在其下载模型的选项中输入模型存储库名称 "TheBloke/CodeLlama-7B-Python-GGUF",以及需要下载的文件名称,例如 "codellama-7b-python.q4_K_M.gguf",然后点击下载即可。
安装必需的库后,可以使用以下命令快速下载到当前目录:
huggingface-cli download TheBloke/CodeLlama-7B-Python-GGUF codellama-7b-python.q4_K_M.gguf --local-dir . --local-dir-use-symlinks False
llama.cpp 中的使用示例确保你的 llama.cpp 版本符合最新提交的要求,并使用以下命令调用:
./main -ngl 32 -m codellama-7b-python.q4_K_M.gguf --color -c 4096 --temp 0.7 --repeat_penalty 1.1 -n -1 -p "[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 ```:\n{prompt}\n[/INST]"
项目由 TheBloke 和社区贡献者共同维护。用户可在 TheBloke AI 的 Discord 服务器上进行支持和交流。如果有意愿贡献,可以通过 Patreon 或 Ko-Fi 支持项目的发展。
通过这些措施和支持,CodeLlama 7B Python - GGUF 项目为开发人员和 AI 研究者提供了一个强大的工具,用以生成符合特定需求的代码解决方案。


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