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codegeex4-all-9b-GGUF

codegeex4-all-9b-GGUF

模型量化优化概览与比较指南

Codegeex4项目通过llama.cpp优化实现多种量化模型文件选择，满足不同硬件下的最佳性能需求。建议根据系统的RAM和GPU的VRAM来选择合适的K-quant和I-quant格式文件。若使用Nvidia或AMD显卡，可选择相应的量化文件格式以提升效率。查阅提供的链接以了解详细的性能比较与选择指南。

下载性能量化文件选择codegeex4模型Github开源项目Huggingface
访问官网GitHubHugging Face

项目简介：codegeex4-all-9b-GGUF

codegeex4-all-9b-GGUF项目是一个专门用于文本生成的重量级模型，该模型在应对中文和英文的文本生成任务中表现出色。它最初发布于Hugging Face，由THUDM开发并拥有特定的使用许可证codegeex4。

模型介绍

本项目中的模型使用了一种称为Llamacpp imatrix的量化技术来压缩原始模型的参数，同时尽可能地保持模型的性能。该方法的目标是在尽可能节省计算资源的同时，提供高质量的文本生成。这种量化处理是通过Bartowski的数据集完成的，以确保多样化的模型版本。

下载和模型选择

对于希望使用此模型的用户，可选择合适的量化版本和大小，以满足其特定硬件环境的需求。模型提供多种版本，从高质量到低质量不等，各版本的文件大小从9.99GB到3.61GB不等。用户可以根据自己的RAM和VRAM资源来选择合适版本，这不同量化版本提供了不同的权重质量效果。

推荐选择的量化版本有：

  • Q6_K_L 和 Q6_K：高质量，接近完美，非常推荐。
  • Q5_K_L、Q5_K_M 和 Q5_K_S：高质量，推荐使用。
  • Q4_K_L 和 Q4_K_M：质量较好，推荐使用。

不同的量化方式（以'I'或'K'打头的量化）适用于不同的硬件组合和性能需求。K系列量化（如Q5_K_M）适合于大多数情况，而I系列量化（如IQ3_M）在某些低位数下提供更优的性能。

如何使用

用户需要通过安装huggingface-cli工具来下载所需的文件，操作非常简单：

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

然后，用户可以选择所需的模型文件进行下载：

huggingface-cli download bartowski/codegeex4-all-9b-GGUF --include "codegeex4-all-9b-Q4_K_M.gguf" --local-dir ./

若模型较大（超过50GB），可以将它分成多个文件进行下载。这将允许用户灵活地管理下载空间和计算资源。

技术细节和工具

对于更为详细的配置和性能对比，用户可以查看Artefact2的撰文（包含数据图及性能对照）。除此之外，对于技术爱好者和应用开发者，还可以参考llama.cpp的特性矩阵来深入了解细节。

最后，用户在使用或分享项目成果时，请遵循许可说明并尊重原作者的工作。如果希望支持开发者的工作，亦可通过Bartowski的ko-fi页面进行贡献。

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