🚀 MenloによるLucy-128kのLlamacpp imatrix量子化
このプロジェクトは、MenloによるLucy-128kモデルの量子化バージョンを提供します。量子化にはllama.cppを使用し、様々な量子化タイプのファイルを用意しています。
quantized_by: bartowski
pipeline_tag: テキスト生成
base_model: Menlo/Lucy-128k
base_model_relation: 量子化済み
🚀 クイックスタート
量子化には、llama.cppのリリース b5924 を使用しています。
元のモデルはこちらです: https://huggingface.co/Menlo/Lucy-128k
すべての量子化ファイルは、ここ のデータセットを使用し、imatrixオプションで作成されています。
実行方法
✨ 主な機能
- 様々な量子化タイプの選択肢を提供し、メモリ使用量とパフォーマンスを最適化することができます。
- 特定の量子化タイプでは、埋め込みと出力の重みをQ8_0に量子化することで、品質を向上させています。
📦 インストール
huggingface-cliを使用したダウンロード
まず、huggingface-cliをインストールします。
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
次に、ダウンロードしたい特定のファイルを指定します。
huggingface-cli download bartowski/Menlo_Lucy-128k-GGUF --include "Menlo_Lucy-128k-Q4_K_M.gguf" --local-dir ./
モデルが50GBを超える場合、複数のファイルに分割されています。すべてのファイルをローカルフォルダにダウンロードするには、以下のコマンドを実行します。
huggingface-cli download bartowski/Menlo_Lucy-128k-GGUF --include "Menlo_Lucy-128k-Q8_0/*" --local-dir ./
新しいローカルディレクトリを指定するか、現在のディレクトリ (./) にすべてダウンロードすることができます。
💻 使用例
プロンプトフォーマット
チャットテンプレートは指定されていないため、デフォルトが使用されます。これが正しくない場合があるので、元のモデルカードを確認してください。
<|im_start|>system
{system_prompt}<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
📚 ドキュメント
ファイルのダウンロード
以下の表から、ダウンロードするファイルを選択できます。
埋め込み/出力重み
一部の量子化 (Q3_K_XL、Q4_K_Lなど) は、標準的な量子化方法で、埋め込みと出力の重みが通常のデフォルトではなくQ8_0に量子化されています。
ARM/AVX情報
以前は、Q4_0_4_4/4_8/8_8をダウンロードし、ARMおよびAVXマシンでのパフォーマンスを向上させるために、重みをメモリ内でインターリーブしていました。
しかし、現在は重みの「オンライン再パッキング」という機能があります。詳細は このPR を参照してください。Q4_0を使用し、ハードウェアが重みの再パッキングによって恩恵を受ける場合、自動的に実行されます。
llama.cppビルド b4282 以降では、Q4_0_X_Xファイルを実行することはできず、代わりにQ4_0を使用する必要があります。
さらに、このPR により、ARM用の重みを再パッキングするIQ4_NLを使用することで、少し品質を向上させることができます。ただし、現在は4_4のみです。読み込み時間は長くなる可能性がありますが、全体的な速度が向上します。
クリックしてQ4_0_X_X情報 (非推奨) を表示
このセクションは、オンライン再パッキングを使用したQ4_0の潜在的な理論上のパフォーマンス向上を示すために残しています。
クリックしてAVX2システム (EPYC7702) でのベンチマークを表示
モデル |
サイズ |
パラメータ |
バックエンド |
スレッド |
テスト |
t/s |
% (vs Q4_0) |
qwen2 3B Q4_0 |
1.70 GiB |
3.09 B |
CPU |
64 |
pp512 |
204.03 ± 1.03 |
100% |
qwen2 3B Q4_0 |
1.70 GiB |
3.09 B |
CPU |
64 |
pp1024 |
282.92 ± 0.19 |
100% |
qwen2 3B Q4_0 |
1.70 GiB |
3.09 B |
CPU |
64 |
pp2048 |
259.49 ± 0.44 |
100% |
qwen2 3B Q4_0 |
1.70 GiB |
3.09 B |
CPU |
64 |
tg128 |
39.12 ± 0.27 |
100% |
qwen2 3B Q4_0 |
1.70 GiB |
3.09 B |
CPU |
64 |
tg256 |
39.31 ± 0.69 |
100% |
qwen2 3B Q4_0 |
1.70 GiB |
3.09 B |
CPU |
64 |
tg512 |
40.52 ± 0.03 |
100% |
qwen2 3B Q4_K_M |
1.79 GiB |
3.09 B |
CPU |
64 |
pp512 |
301.02 ± 1.74 |
147% |
qwen2 3B Q4_K_M |
1.79 GiB |
3.09 B |
CPU |
64 |
pp1024 |
287.23 ± 0.20 |
101% |
qwen2 3B Q4_K_M |
1.79 GiB |
3.09 B |
CPU |
64 |
pp2048 |
262.77 ± 1.81 |
101% |
qwen2 3B Q4_K_M |
1.79 GiB |
3.09 B |
CPU |
64 |
tg128 |
18.80 ± 0.99 |
48% |
qwen2 3B Q4_K_M |
1.79 GiB |
3.09 B |
CPU |
64 |
tg256 |
24.46 ± 3.04 |
83% |
qwen2 3B Q4_K_M |
1.79 GiB |
3.09 B |
CPU |
64 |
tg512 |
36.32 ± 3.59 |
90% |
qwen2 3B Q4_0_8_8 |
1.69 GiB |
3.09 B |
CPU |
64 |
pp512 |
271.71 ± 3.53 |
133% |
qwen2 3B Q4_0_8_8 |
1.69 GiB |
3.09 B |
CPU |
64 |
pp1024 |
279.86 ± 45.63 |
100% |
qwen2 3B Q4_0_8_8 |
1.69 GiB |
3.09 B |
CPU |
64 |
pp2048 |
320.77 ± 5.00 |
124% |
qwen2 3B Q4_0_8_8 |
1.69 GiB |
3.09 B |
CPU |
64 |
tg128 |
43.51 ± 0.05 |
111% |
qwen2 3B Q4_0_8_8 |
1.69 GiB |
3.09 B |
CPU |
64 |
tg256 |
43.35 ± 0.09 |
110% |
qwen2 3B Q4_0_8_8 |
1.69 GiB |
3.09 B |
CPU |
64 |
tg512 |
42.60 ± 0.31 |
105% |
Q4_0_8_8は、プロンプト処理に大きな向上をもたらし、テキスト生成にも小さな向上をもたらします。
どのファイルを選べばいいですか?
詳細はここをクリック
様々なパフォーマンスを示すチャート付きの素晴らしい記事が、Artefact2によって ここ に提供されています。
まず、実行できるモデルのサイズを把握する必要があります。これには、利用可能なシステムRAMとGPUのVRAMの量を調べる必要があります。
できるだけ高速にモデルを実行したい場合は、モデル全体をGPUのVRAMに収めることを目指します。GPUの総VRAMよりも1 - 2GB小さいファイルサイズの量子化を選択してください。
最高の品質を求める場合は、システムRAMとGPUのVRAMを合計し、その合計よりも1 - 2GB小さいファイルサイズの量子化を選択します。
次に、'I-quant' と 'K-quant' のどちらを使用するかを決める必要があります。
あまり考えたくない場合は、K-quantのいずれかを選択してください。これらは 'QX_K_X' 形式で、例えばQ5_K_Mです。
もっと詳細に調べたい場合は、この非常に便利な機能チャートをチェックすることができます。
llama.cpp feature matrix
基本的に、Q4以下を目指しており、cuBLAS (Nvidia) またはrocBLAS (AMD) を使用している場合は、I-quantを検討する必要があります。これらはIQX_X形式で、例えばIQ3_Mです。これらは新しく、サイズに対してより良いパフォーマンスを提供します。
これらのI-quantはCPUでも使用できますが、同等のK-quantよりも遅くなります。したがって、速度とパフォーマンスのトレードオフを決める必要があります。
🔧 技術詳細
量子化には、llama.cpp のリリース b5924 を使用しています。すべての量子化ファイルは、ここ のデータセットを使用し、imatrixオプションで作成されています。
📄 ライセンス
このプロジェクトに関するライセンス情報は提供されていません。
クレジット
imatrixキャリブレーションデータセットの作成に協力してくれたkalomazeとDampfに感謝します。
埋め込み/出力の実験にインスピレーションを与えてくれたZeroWwに感謝します。
私の仕事を支援してくれたLM Studioに感謝します。
私の仕事を支援したい場合は、こちらのko-fiページを訪問してください: https://ko-fi.com/bartowski