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glm-4-9b-chat-1m-GGUF

glm-4-9b-chat-1m-GGUF

基于GLM-4的轻量级中文对话模型量化版本

该项目基于GLM-4-9b-chat-1m模型开发,通过llama.cpp实现多种精度的模型量化。从18GB的F16版本到4GB的IQ2版本,提供了丰富的量化选项。项目中包含详细的性能对比和部署建议,方便开发者根据硬件条件选择合适的量化版本进行本地化部署。

GLM-4Github模型量化HuggingfaceGPU优化开源项目模型大语言模型GGUF
访问官网GitHubHugging Face

glm-4-9b-chat-1m-GGUF项目介绍

glm-4-9b-chat-1m-GGUF是一个基于THUDM/glm-4-9b-chat-1m模型的量化项目。该项目由bartowski进行量化处理，旨在为用户提供多种不同精度的量化版本，以适应不同的硬件环境和性能需求。

项目特点

  1. 多种量化版本：项目提供了从F16到IQ2_M等多种不同精度的量化版本，文件大小从18.97GB到3.96GB不等。
  2. 使用imatrix选项：所有量化版本都使用llama.cpp的imatrix选项进行处理，以提高量化质量。
  3. 支持中英双语：原始模型支持中文和英文双语对话。
  4. 适用于LM Studio：量化后的模型文件可以在LM Studio软件中运行。

模型使用

使用该模型时，需要按照以下格式构建提示：

[gMASK] <sop> <|system|> 
{system_prompt} <|user|> 
{prompt} <|assistant|>

版本选择指南

bartowski为用户提供了详细的版本选择建议：

  1. 首先确定设备的RAM和VRAM容量，选择适合的文件大小。
  2. 考虑性能需求，选择K-quants（如Q5_K_M）或I-quants（如IQ3_M）。
  3. 对于低于Q4的精度需求，使用NVIDIA或AMD显卡的用户可考虑I-quants版本。
  4. CPU和Apple Metal用户在选择I-quants时需权衡速度和性能。
  5. AMD显卡用户需注意I-quants不兼容Vulcan，需确认使用的是rocBLAS还是Vulcan版本。

下载方法

项目提供了使用huggingface-cli下载特定文件的方法：

  1. 安装huggingface-cli
  2. 使用命令下载指定文件或文件夹

项目价值

  1. 适应性强：提供多种量化版本，满足不同硬件条件和性能需求。
  2. 性能优化：使用最新的量化技术，在保证模型质量的同时减小文件大小。
  3. 使用便捷：提供详细的使用指南和版本选择建议，方便用户快速上手。
  4. 开源共享：项目在Hugging Face上开源，便于社区使用和改进。

未来展望

bartowski表示希望得到用户的反馈，特别是关于嵌入权重和输出权重量化到Q8_0的版本是否有明显改善。这表明项目团队致力于持续优化和改进模型性能。

总的来说，glm-4-9b-chat-1m-GGUF项目为用户提供了一个强大而灵活的量化模型选择，能够在各种硬件条件下实现高效的自然语言处理任务。

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