WhiteRabbitNeo-2.5-Qwen-2.5-Coder-7B-GGUF

项目介绍：WhiteRabbitNeo-2.5-Qwen-2.5-Coder-7B-GGUF

WhiteRabbitNeo-2.5-Qwen-2.5-Coder-7B-GGUF是一个基于WhiteRabbitNeo/WhiteRabbitNeo-2.5-Qwen-2.5-Coder-7B模型进行量化的项目。该项目由bartowski使用llama.cpp中的imatrix选项进行量化，这种方法能够在降低模型体积的同时，尽可能保持模型的高质量输出。

项目背景

• 基础模型：WhiteRabbitNeo/WhiteRabbitNeo-2.5-Qwen-2.5-Coder-7B
• 框架：transformers
• 许可证：Apache-2.0

模型功能

WhiteRabbitNeo-2.5-Qwen-2.5-Coder-7B-GGUF的主要应用是文本生成。为了实现这一功能，模型提供了多种量化格式，以满足不同硬件配置下的需求。

量化版本

该项目提供了多种量化版本（quants），普遍推荐使用高质量和较小文件体积的版本。这些量化版本使用了先进的量化技术，如Q8_0和新的I-quant方法。这些方法在不影响性能或仅造成轻微性能下降的情况下大幅降低了文件大小。

文件选择指南

在选择适合您需求的文件时，需要考虑以下几点：

1. 硬件考虑：首先确定设备的RAM和VRAM大小，以便选择合适的模型文件。建议选择比设备总内存少1-2GB的文件大小。

2. 量化类型：

   • K-quant：提供较好的性能，适用于想要获得最大速度的用户。
   • I-quant：适合关心高效使用资源的用户，尤其在Nvidia的cuBLAS或AMD的rocBLAS环境下表现较佳。

需要注意的是，I-quant不支持Vulcan（也属于AMD）环境，因此在AMD显卡下使用时需要确认使用哪种构建。

下载与使用

用户可以通过huggingface-cli命令行工具来方便地下载所需的模型文件。具体的下载命令可以根据需要的文件大小和格式进行调整。

使用建议

在部署时，用户可以在LM Studio中运行这些量化模型，其中LM Studio是支持这种模型运行的理想环境。如果使用ARM芯片，可以选择Q4_0_X_X量化格式，以获得显著的运行速度提升。

Credits

此项目从kalomaze和Dampf的imatrix校准数据集中获得了帮助，并得到了ZeroWw的启发以进行嵌入和输出改进。项目作者bartowski在ko-fi上提供了支持链接，以便需要的人支持他的工作。

对于希望深入了解量化方法和性能表现的用户，强烈建议访问额外的资源链接以获取更详细的信息。