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Phi-3.5-mini-instruct-GGUF

Phi-3.5-mini-instruct-GGUF

高性能微软小型语言模型的量化方案

该项目基于llama.cpp框架,对Microsoft Phi-3.5-mini-instruct模型进行GGUF格式量化,提供从Q2到Q8等多个精度版本。每个量化版本都针对不同硬件平台进行了优化,包括针对ARM芯片的特殊优化版本。项目提供完整的模型特性对比和选择指南,帮助开发者根据实际需求选择合适的量化版本。

ARM芯片Phi-3.5-mini-instructGithub量化模型开源项目GGUF模型权重Huggingface
访问官网GitHubHugging Face

项目概述

这是一个Phi-3.5-mini-instruct模型的量化版本(GGUF格式)项目。该项目基于Microsoft的Phi-3.5-mini-instruct模型,使用llama.cpp工具进行量化处理,提供了多种不同精度的量化版本,以适应不同的硬件环境和应用场景。

主要特点

  • 使用imatrix选项进行量化处理
  • 支持在LM Studio等平台上运行
  • 提供多种量化精度版本,从f32到IQ2_M不等
  • 文件大小从15.29GB到1.32GB不等
  • 适配不同的硬件平台,包括CPU、GPU和ARM芯片

模型使用说明

模型采用以下prompt格式:

<|system|> {system_prompt}<|end|><|user|> {prompt}<|end|><|assistant|>

模型版本选择指南

根据用户的硬件配置,可以选择不同的量化版本:

  • 追求最高质量：选择Q8_0或Q6_K_L版本
  • 平衡性能与质量：推荐使用Q5_K系列或Q4_K系列
  • 低内存环境：可以使用Q3_K系列或IQ系列
  • ARM设备：建议使用专门优化的Q4_0_X_X系列

下载方式

提供两种下载方式:

  1. 直接从Hugging Face仓库下载所需文件
  2. 使用huggingface-cli命令行工具下载:
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download bartowski/Phi-3.5-mini-instruct-GGUF --include "文件名" --local-dir ./

性能建议

  • GPU用户建议选择比显存小1-2GB的模型文件
  • 系统总内存(RAM+VRAM)要比模型文件大1-2GB以上
  • Nvidia或AMD显卡用户在使用Q4以下量化版本时,建议考虑IQ系列
  • ROCm和Vulkan用户需要注意选择兼容的版本

特殊说明

部分量化版本(如Q3_K_XL, Q4_K_L等)使用Q8_0来量化嵌入层和输出权重,可能在某些场景下提供更好的性能表现。用户可以根据具体应用场景选择合适的版本进行测试。

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