模型概述
模型特點
模型能力
使用案例
🚀 微軟Phi - 4 - mini - reasoning的Llamacpp imatrix量化版本
本項目是微軟Phi - 4 - mini - reasoning模型的量化版本,使用llamacpp工具進行量化處理,旨在提升模型在不同硬件環境下的運行效率和性能。
🚀 快速開始
運行方式
提示格式
<|system|>Your name is Phi, an AI math expert developed by Microsoft. {system_prompt}<|end|><|user|>{prompt}<|end|><|assistant|>
✨ 主要特性
- 多種量化類型:提供了豐富的量化類型供選擇,如bf16、Q8_0、Q6_K_L等,以滿足不同的性能和質量需求。
- 在線重打包:部分量化類型支持在線重打包,可根據硬件情況自動優化性能。
- 性能提升:通過優化量化方法,在ARM和AVX機器上有更好的性能表現。
📦 安裝指南
使用huggingface - cli下載
首先,確保你已經安裝了huggingface - cli:
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
然後,你可以指定要下載的特定文件:
huggingface-cli download bartowski/microsoft_Phi-4-mini-reasoning-GGUF --include "microsoft_Phi-4-mini-reasoning-Q4_K_M.gguf" --local-dir ./
如果模型大小超過50GB,它會被分割成多個文件。要將它們全部下載到本地文件夾,請運行:
huggingface-cli download bartowski/microsoft_Phi-4-mini-reasoning-GGUF --include "microsoft_Phi-4-mini-reasoning-Q8_0/*" --local-dir ./
你可以指定一個新的本地目錄(如microsoft_Phi - 4 - mini - reasoning - Q8_0),也可以將它們全部下載到當前目錄(./)。
📚 詳細文檔
量化信息
- 量化工具:使用 llama.cpp 發佈版本 b5228 進行量化。
- 原始模型:[https://huggingface.co/microsoft/Phi - 4 - mini - reasoning](https://huggingface.co/microsoft/Phi - 4 - mini - reasoning)
- 量化數據集:所有量化均使用imatrix選項和來自 這裡 的數據集。
下載文件列表
文件名 | 量化類型 | 文件大小 | 分割情況 | 描述 |
---|---|---|---|---|
Phi - 4 - mini - reasoning - bf16.gguf | bf16 | 7.68GB | false | 完整的BF16權重。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - Q8_0.gguf | Q8_0 | 4.08GB | false | 極高質量,通常不需要,但為最大可用量化。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - Q6_K_L.gguf | Q6_K_L | 3.30GB | false | 嵌入和輸出權重使用Q8_0。非常高質量,接近完美,推薦。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - Q6_K.gguf | Q6_K | 3.16GB | false | 非常高質量,接近完美,推薦。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - Q5_K_L.gguf | Q5_K_L | 3.00GB | false | 嵌入和輸出權重使用Q8_0。高質量,推薦。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - Q5_K_M.gguf | Q5_K_M | 2.85GB | false | 高質量,推薦。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - Q5_K_S.gguf | Q5_K_S | 2.73GB | false | 高質量,推薦。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - Q4_K_L.gguf | Q4_K_L | 2.64GB | false | 嵌入和輸出權重使用Q8_0。良好質量,推薦。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - Q4_1.gguf | Q4_1 | 2.53GB | false | 舊格式,性能與Q4_K_S相似,但在Apple硅芯片上每瓦令牌數有所提高。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - Q4_K_M.gguf | Q4_K_M | 2.49GB | false | 良好質量,大多數用例的默認大小,推薦。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - Q3_K_XL.gguf | Q3_K_XL | 2.40GB | false | 嵌入和輸出權重使用Q8_0。質量較低但可用,適合低內存情況。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - Q4_K_S.gguf | Q4_K_S | 2.34GB | false | 質量略低但節省空間,推薦。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - Q4_0.gguf | Q4_0 | 2.33GB | false | 舊格式,支持為ARM和AVX CPU推理進行在線重打包。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - IQ4_NL.gguf | IQ4_NL | 2.33GB | false | 類似於IQ4_XS,但略大。支持為ARM CPU推理進行在線重打包。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - Q3_K_L.gguf | Q3_K_L | 2.25GB | false | 質量較低但可用,適合低內存情況。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - IQ4_XS.gguf | IQ4_XS | 2.22GB | false | 質量不錯,比Q4_K_S小且性能相似,推薦。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - Q3_K_M.gguf | Q3_K_M | 2.12GB | false | 低質量。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - IQ3_M.gguf | IQ3_M | 2.02GB | false | 中低質量,新方法,性能與Q3_K_M相當。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - Q3_K_S.gguf | Q3_K_S | 1.90GB | false | 低質量,不推薦。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - IQ3_XS.gguf | IQ3_XS | 1.84GB | false | 質量較低,新方法,性能不錯,略優於Q3_K_S。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - Q2_K_L.gguf | Q2_K_L | 1.83GB | false | 嵌入和輸出權重使用Q8_0。質量非常低但出人意料地可用。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - IQ3_XXS.gguf | IQ3_XXS | 1.68GB | false | 質量較低,新方法,性能不錯,與Q3量化相當。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - Q2_K.gguf | Q2_K | 1.68GB | false | 質量非常低但出人意料地可用。 |
Phi - 4 - mini - reasoning - IQ2_M.gguf | IQ2_M | 1.51GB | false | 相對低質量,使用最先進技術,出人意料地可用。 |
嵌入/輸出權重
部分量化類型(如Q3_K_XL、Q4_K_L等)採用標準量化方法,將嵌入和輸出權重量化為Q8_0,而非默認值。
ARM/AVX信息
以前,你會下載Q4_0_4_4/4_8/8_8,這些權重會在內存中交錯排列,以便通過一次加載更多數據來提高ARM和AVX機器的性能。
現在,有了所謂的權重“在線重打包”功能,詳情見 此PR。如果你使用Q4_0,並且你的硬件能從權重重打包中受益,它將自動進行即時處理。
從llama.cpp構建版本 b4282 開始,你將無法運行Q4_0_X_X文件,而需要使用Q4_0。
此外,如果你想獲得稍好的質量,可以使用IQ4_NL,感謝 此PR,它也會為ARM重打包權重,不過目前僅適用於4_4。加載時間可能會較慢,但總體速度會提高。
選擇合適的文件
點擊查看詳情
Artefact2在 這裡 提供了一份很棒的文章,帶有展示各種性能的圖表。
首先,你需要確定你能運行多大的模型。為此,你需要了解你有多少內存(RAM)和/或顯存(VRAM)。
如果你希望模型運行得儘可能快,你需要將整個模型放入GPU的顯存中。選擇文件大小比GPU總顯存小1 - 2GB的量化版本。
如果你追求絕對的最高質量,將系統內存和GPU顯存相加,然後選擇文件大小比該總和小1 - 2GB的量化版本。
接下來,你需要決定是使用“I - 量化”還是“K - 量化”。
如果你不想考慮太多,選擇K - 量化之一。它們的格式為“QX_K_X”,如Q5_K_M。
如果你想深入瞭解,可以查看這個非常有用的特性圖表:
但基本上,如果你目標是低於Q4的量化,並且你使用cuBLAS(Nvidia)或rocBLAS(AMD),你應該考慮I - 量化。它們的格式為IQX_X,如IQ3_M。這些是較新的量化類型,在相同大小下提供更好的性能。
這些I - 量化也可以在CPU上使用,但比對應的K - 量化慢,所以你需要在速度和性能之間做出權衡。
🔧 技術細節
Q4_0_X_X信息(已棄用)
保留此部分是為了展示使用帶有在線重打包的Q4_0在理論上可能的性能提升。
點擊查看AVX2系統(EPYC7702)上的基準測試
模型 | 大小 | 參數 | 後端 | 線程數 | 測試 | 每秒令牌數 | 與Q4_0相比的百分比 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
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在提示處理方面有顯著提升,在文本生成方面有小幅提升。
📄 許可證
本項目採用MIT許可證,詳情見 [https://huggingface.co/microsoft/Phi - 4 - mini - instruct - reasoning/resolve/main/LICENSE](https://huggingface.co/microsoft/Phi - 4 - mini - instruct - reasoning/resolve/main/LICENSE)。
致謝
- 感謝kalomaze和Dampf協助創建imatrix校準數據集。
- 感謝ZeroWw提供關於嵌入/輸出實驗的靈感。
- 感謝LM Studio贊助我的工作。
如果你想支持我的工作,請訪問我的ko - fi頁面:[https://ko - fi.com/bartowski](https://ko - fi.com/bartowski)



