Minicpm O 2 6 Gguf

🚀 MiniCPM-o 2.6

このリポジトリには、llama.cppで使用するGGUF形式のMiniCPM-o 2.6モデルの重みが含まれています。

現在、このREADMEはminicpm-omniのビジョン機能のみをサポートしており、フルモードのサポートについてはできるだけ早く更新します。

🚀 クイックスタート

モデルとコードの準備

huggingfaceからMiniCPM-o-2_6のPyTorchモデルを「MiniCPM-o-2_6」フォルダにダウンロードします。

llama.cppをクローンします。

git clone git@github.com:OpenBMB/llama.cpp.git
cd llama.cpp
git checkout minicpm-omni

MiniCPM-o 2.6の使用方法

PyTorchモデルをggufファイルに変換します（変換済みのggufを私たちが用意しているので、それをダウンロードすることもできます）。

python ./examples/llava/minicpmv-surgery.py -m ../MiniCPM-o-2_6
python ./examples/llava/minicpmv-convert-image-encoder-to-gguf.py -m ../MiniCPM-o-2_6 --minicpmv-projector ../MiniCPM-o-2_6/minicpmv.projector --output-dir ../MiniCPM-o-2_6/ --image-mean 0.5 0.5 0.5 --image-std 0.5 0.5 0.5 --minicpmv_version 4
python ./convert_hf_to_gguf.py ../MiniCPM-o-2_6/model

# int4バージョンを量子化する
./llama-quantize ../MiniCPM-o-2_6/model/ggml-model-f16.gguf ../MiniCPM-o-2_6/model/ggml-model-Q4_K_M.gguf Q4_K_M

CMakeを使用してllama.cppをビルドします。 https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/docs/build.md

cmake -B build
cmake --build build --config Release

LinuxまたはMacで推論を行います。

# f16バージョンを実行する
./llama-minicpmv-cli -m ../MiniCPM-o-2_6/model/ggml-model-f16.gguf --mmproj ../MiniCPM-o-2_6/mmproj-model-f16.gguf -c 4096 --temp 0.7 --top-p 0.8 --top-k 100 --repeat-penalty 1.05 --image xx.jpg -p "What is in the image?"

# 量子化されたint4バージョンを実行する
./llama-minicpmv-cli -m ../MiniCPM-o-2_6/model/ggml-model-Q4_K_M.gguf --mmproj ../MiniCPM-o-2_6/mmproj-model-f16.gguf -c 4096 --temp 0.7 --top-p 0.8 --top-k 100 --repeat-penalty 1.05 --image xx.jpg  -p "What is in the image?"

# または対話モードで実行する
./llama-minicpmv-cli -m ../MiniCPM-o-2_6/model/ggml-model-Q4_K_M.gguf --mmproj ../MiniCPM-o-2_6/mmproj-model-f16.gguf -c 4096 --temp 0.7 --top-p 0.8 --top-k 100 --repeat-penalty 1.05 --image xx.jpg -i