phi-2-GGUF

phi-2-GGUF

以多平台兼容性著称的高效GGUF格式模型

探讨2023年8月由llama.cpp团队引入的微软Phi 2项目GGUF格式。页面包含详细的使用指南和应用案例,适合文本生成和推理。Phi 2具备跨平台兼容性和多种量化选项,支持GPU加速,是自然语言处理的良好选择。

Github模型开源项目Phi 2GPU加速下载和运行量化方法模型兼容性Huggingface

项目介绍:phi-2-GGUF

项目背景

phi-2-GGUF项目是微软创建的一种用于文本生成任务的模型,该项目由微软研发团队开发。原始模型名为Phi 2。这种模型采用了一种新格式,称为GGUF,由llama.cpp团队于2023年8月21日引入。GGUF是对GGML格式的替代,旨在提供更好的兼容性和支持。

GGUF格式介绍

GGUF格式是为许多支持模型生成的客户端和图书馆而设计的。以下是一些兼容GGUF格式的工具和接口:

  • llama.cpp:提供CLI和服务器选项,可以在local环境下运行。
  • text-generation-webui:功能丰富的网络用户界面,支持GPU加速。
  • KoboldCpp:具备跨平台GPU加速能力,特别适合故事编写。
  • GPT4All:开源的本地运行GUI,支持Windows、Linux和macOS,具有全GPU加速功能。
  • LM Studio:简易使用的强大本地GUI,支持Windows和macOS(Silicon),具有GPU加速功能。
  • Faraday.dev:适用于Windows和macOS的聊天GUI,支持GPU加速。

此外,使用Python的开发者还可以用到诸如llama-cpp-pythoncandle等库来运行GGUF格式的模型。

模型仓库信息

phi-2存在多种格式和版本供使用,其中包括:

  • GPU推理的GPTQ模型,支持多种量化参数选项。
  • CPU+GPU推理的2、3、4、5、6和8位GGUF模型。
  • 微软原始的未量化fp16模型,采用pytorch格式,用于GPU推理和进一步转换。

量化方法详细解释

在phi-2-GGUF项目中,提供了几种先进的量化方法,包括:

  • GGML_TYPE_Q2_K:使用2.5625位每权重,有较大质量损失。
  • GGML_TYPE_Q3_K:使用3.4375位每权重,适用于需要质量平衡的使用场景。
  • GGML_TYPE_Q4_K:使用4.5位每权重,推荐用于大部分常规用途。
  • GGML_TYPE_Q5_K和Q6_K:分别是5.5和6.5625位每权重,提供更佳质量的量化选项。

下载与运行

用户可以通过多个客户端和库下载phi-2-GGUF模型文件。以下是一些下载建议与命令:

  • 使用text-generation-webui时,可在下载模型页面输入仓库名如TheBloke/phi-2-GGUF,选择相应文件下载。

  • 在命令行使用huggingface-hub库进行快速下载,示例命令如下:

    pip3 install huggingface-hub huggingface-cli download TheBloke/phi-2-GGUF phi-2.Q4_K_M.gguf --local-dir . --local-dir-use-symlinks False

确保下载后使用符合要求的运行环境及配置,这样可以根据需求进行有效的文本生成。

使用实例

llama.cpp中运行

确保您使用的llama.cpp是2023年8月27日以后的版本,以下是示例命令:

./main -ngl 35 -m phi-2.Q4_K_M.gguf --color -c 2048 --temp 0.7 --repeat_penalty 1.1 -n -1 -p "Instruct: {prompt}\nOutput:"

在Python代码中使用

可以采用llama-cpp-python库加载并运行模型,以下是一个简单的Python代码示例:

from llama_cpp import Llama llm = Llama( model_path="./phi-2.Q4_K_M.gguf", # 先下载好模型文件 n_ctx=2048, n_threads=8, n_gpu_layers=35 ) output = llm( "Instruct: {prompt}\nOutput:", max_tokens=512, stop=["</s>"], echo=True )

通过这些操作,用户可以在多种平台和环境下灵活应用phi-2-GGUF模型进行文本生成任务。该项目利用先进的量化技术提供多种质量平衡选项,便于用户选择合适的模型参数和部署方案。

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