模型概述
模型特點
模型能力
使用案例
🚀 TheDrummer的Anubis-70B-v1.1的Llamacpp imatrix量化版本
本項目是對TheDrummer的Anubis-70B-v1.1模型進行的量化版本,使用 llama.cpp 的 b5753 版本進行量化。該項目旨在提供不同量化級別的模型文件,以滿足不同硬件條件和使用場景的需求。
🚀 快速開始
運行方式
提示格式
<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>
Cutting Knowledge Date: December 2023
Today Date: 26 Jul 2024
{system_prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
{prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
✨ 主要特性
- 多種量化類型:提供了豐富的量化類型,如Q8_0、Q6_K、Q5_K_M等,以適應不同的硬件資源和性能需求。
- 在線重打包:部分量化類型支持在線重打包,可自動優化ARM和AVX機器的性能。
- 特定權重處理:部分量化模型(如Q3_K_XL、Q4_K_L等)將嵌入和輸出權重量化為Q8_0,以提高質量。
📦 安裝指南
使用huggingface-cli下載
點擊查看下載說明
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/TheDrummer_Anubis-70B-v1.1-GGUF --include "TheDrummer_Anubis-70B-v1.1-Q4_K_M.gguf" --local-dir ./
如果模型文件大於50GB,它會被拆分為多個文件。要將它們全部下載到本地文件夾,請運行:
huggingface-cli download bartowski/TheDrummer_Anubis-70B-v1.1-GGUF --include "TheDrummer_Anubis-70B-v1.1-Q8_0/*" --local-dir ./
你可以指定一個新的本地目錄(如TheDrummer_Anubis-70B-v1.1-Q8_0),也可以將它們全部下載到當前目錄(./)。
📚 詳細文檔
模型文件下載
文件名 | 量化類型 | 文件大小 | 拆分情況 | 描述 |
---|---|---|---|---|
Anubis-70B-v1.1-Q8_0.gguf | Q8_0 | 74.98GB | true | 極高質量,通常不需要,但為最大可用量化級別。 |
Anubis-70B-v1.1-Q6_K.gguf | Q6_K | 57.89GB | true | 非常高的質量,接近完美,推薦。 |
Anubis-70B-v1.1-Q5_K_M.gguf | Q5_K_M | 49.95GB | true | 高質量,推薦。 |
Anubis-70B-v1.1-Q5_K_S.gguf | Q5_K_S | 48.66GB | false | 高質量,推薦。 |
Anubis-70B-v1.1-Q4_1.gguf | Q4_1 | 44.31GB | false | 舊格式,性能與Q4_K_S相似,但在Apple硅芯片上的每瓦令牌數有所提高。 |
Anubis-70B-v1.1-Q4_K_L.gguf | Q4_K_L | 43.30GB | false | 嵌入和輸出權重使用Q8_0。質量良好,推薦。 |
Anubis-70B-v1.1-Q4_K_M.gguf | Q4_K_M | 42.52GB | false | 質量良好,是大多數用例的默認大小,推薦。 |
Anubis-70B-v1.1-Q4_K_S.gguf | Q4_K_S | 40.35GB | false | 質量稍低,但節省更多空間,推薦。 |
Anubis-70B-v1.1-Q4_0.gguf | Q4_0 | 40.12GB | false | 舊格式,可為ARM和AVX CPU推理提供在線重打包。 |
Anubis-70B-v1.1-IQ4_NL.gguf | IQ4_NL | 40.05GB | false | 與IQ4_XS相似,但稍大。可為ARM CPU推理提供在線重打包。 |
Anubis-70B-v1.1-Q3_K_XL.gguf | Q3_K_XL | 38.06GB | 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。 |
Anubis-70B-v1.1-IQ4_XS.gguf | IQ4_XS | 37.90GB | false | 質量不錯,比Q4_K_S小,性能相似,推薦。 |
Anubis-70B-v1.1-Q3_K_L.gguf | Q3_K_L | 37.14GB | false | 質量較低但可用,適合低內存情況。 |
Anubis-70B-v1.1-Q3_K_M.gguf | Q3_K_M | 34.27GB | false | 低質量。 |
Anubis-70B-v1.1-IQ3_M.gguf | IQ3_M | 31.94GB | false | 中低質量,新方法,性能與Q3_K_M相當。 |
Anubis-70B-v1.1-Q3_K_S.gguf | Q3_K_S | 30.91GB | false | 低質量,不推薦。 |
Anubis-70B-v1.1-IQ3_XS.gguf | IQ3_XS | 29.31GB | false | 質量較低,新方法,性能不錯,略優於Q3_K_S。 |
Anubis-70B-v1.1-IQ3_XXS.gguf | IQ3_XXS | 27.47GB | false | 質量較低,新方法,性能不錯,與Q3量化相當。 |
Anubis-70B-v1.1-Q2_K_L.gguf | Q2_K_L | 27.40GB | 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。 |
Anubis-70B-v1.1-Q2_K.gguf | Q2_K | 26.38GB | false | 質量非常低,但出人意料地可用。 |
Anubis-70B-v1.1-IQ2_M.gguf | IQ2_M | 24.12GB | false | 質量相對較低,使用了最先進的技術,出人意料地可用。 |
Anubis-70B-v1.1-IQ2_S.gguf | IQ2_S | 22.24GB | false | 低質量,使用了最先進的技術,可用。 |
Anubis-70B-v1.1-IQ2_XS.gguf | IQ2_XS | 21.14GB | false | 低質量,使用了最先進的技術,可用。 |
Anubis-70B-v1.1-IQ2_XXS.gguf | IQ2_XXS | 19.10GB | false | 質量非常低,使用了最先進的技術,可用。 |
Anubis-70B-v1.1-IQ1_M.gguf | IQ1_M | 16.75GB | false | 質量極低,不推薦。 |
嵌入/輸出權重
部分量化模型(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,而非通常的默認值。
ARM/AVX信息
以前,你會下載Q4_0_4_4/4_8/8_8文件,這些文件的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。
然而,現在有了一種稱為“在線重打包”的權重處理方式,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,它將自動即時進行重打包。
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,這得益於 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。
點擊查看Q4_0_X_X信息(已棄用)
我保留這部分內容是為了展示使用支持在線重打包的Q4_0時潛在的理論性能提升。
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 | 令牌/秒 | 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在提示處理方面有不錯的提升,在文本生成方面也有小幅度提升。
如何選擇文件
點擊查看詳情
Artefact2 提供了一篇很棒的文章,帶有展示各種性能的圖表,可查看 此處。
首先,你需要確定能夠運行多大的模型。為此,你需要了解自己有多少RAM和/或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VRAM中。選擇文件大小比GPU總VRAM小1 - 2GB的量化模型。
如果你追求絕對的最高質量,將系統RAM和GPU的VRAM相加,然後選擇文件大小比該總和小1 - 2GB的量化模型。
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,可以選擇K量化模型。這些模型的格式為'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的量化級別,並且使用cuBLAS(Nvidia)或rocBLAS(AMD),你應該考慮I量化模型。這些模型的格式為IQX_X,如IQ3_M。它們是較新的模型,在相同大小下提供更好的性能。
這些I量化模型也可以在CPU上使用,但比對應的K量化模型慢,因此你需要在速度和性能之間進行權衡。
📄 許可證
文檔未提及相關許可證信息。
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贊助此項目。
如果你想支持作者的工作,可以訪問作者的ko-fi頁面:https://ko-fi.com/bartowski



