Wizardlm 2 7B GGUF

🚀 [MaziyarPanahi/WizardLM-2-7B-GGUF]

[MaziyarPanahi/WizardLM-2-7B-GGUF] 项目提供了 [microsoft/WizardLM-2-7B] 的 GGUF 格式模型文件，可用于文本生成任务，具有多语言支持和良好的性能表现。

🚀 快速开始

本项目包含了 [microsoft/WizardLM-2-7B] 的 GGUF 格式模型文件。以下是使用该模型的一些基本信息和步骤：

模型信息

提示模板

{system_prompt}
USER: {prompt}
ASSISTANT: </s>

或者

A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, 
detailed, and polite answers to the user's questions. USER: Hi ASSISTANT: Hello.</s>
USER: {prompt} ASSISTANT: </s>......

以上模板取自原始 README。

推理示例脚本

我们在 GitHub 上提供了一个 WizardLM-2 推理演示 代码。

✨ 主要特性

模型能力

MT-Bench

我们采用了 lmsys 提出的基于 GPT-4 的自动 MT-Bench 评估框架来评估模型性能。WizardLM-2 8x22B 与最先进的专有模型相比，表现出极具竞争力的性能。同时，WizardLM-2 7B 和 WizardLM-2 70B 在 7B 到 70B 模型规模的其他领先基线模型中，均为表现最佳的模型。

人工偏好评估

我们精心收集了一组复杂且具有挑战性的真实世界指令集，其中包括人类的主要需求，如写作、编码、数学、推理、代理和多语言。我们报告了无平局的胜负率：

• WizardLM-2 8x22B 仅略逊于 GPT-4-1106-preview，显著强于 Command R Plus 和 GPT4-0314。
• WizardLM-2 70B 优于 GPT4-0613、Mistral-Large 和 Qwen1.5-72B-Chat。
• WizardLM-2 7B 与 Qwen1.5-32B-Chat 性能相当，且超越了 Qwen1.5-14B-Chat 和 Starling-LM-7B-beta。

方法概述

我们构建了一个 完全由人工智能驱动的合成训练系统 来训练 WizardLM-2 模型。有关该系统的更多详细信息，请参阅我们的 博客。

📦 安装指南

关于 GGUF

GGUF 是 llama.cpp 团队在 2023 年 8 月 21 日推出的一种新格式，它取代了不再受 llama.cpp 支持的 GGML。

以下是已知支持 GGUF 的客户端和库的不完全列表：

• llama.cpp。GGUF 的源项目，提供 CLI 和服务器选项。
• text-generation-webui，最广泛使用的 Web UI，具有许多功能和强大的扩展，支持 GPU 加速。
• KoboldCpp，一个功能齐全的 Web UI，支持所有平台和 GPU 架构的 GPU 加速，特别适合讲故事。
• GPT4All，一个免费开源的本地运行 GUI，支持 Windows、Linux 和 macOS，具有全 GPU 加速。
• LM Studio，一个易于使用且功能强大的本地 GUI，适用于 Windows 和 macOS（Silicon），支持 GPU 加速，截至 2023 年 11 月 27 日，Linux 版本处于测试阶段。
• LoLLMS Web UI，一个很棒的 Web UI，具有许多有趣和独特的功能，包括一个完整的模型库，便于模型选择。
• Faraday.dev，一个有吸引力且易于使用的基于角色的聊天 GUI，适用于 Windows 和 macOS（Silicon 和 Intel），支持 GPU 加速。
• llama-cpp-python，一个支持 GPU 加速、LangChain 支持和 OpenAI 兼容 API 服务器的 Python 库。
• candle，一个专注于性能的 Rust ML 框架，包括 GPU 支持和易用性。
• ctransformers，一个支持 GPU 加速、LangChain 支持和 OpenAI 兼容 AI 服务器的 Python 库。请注意，截至 2023 年 11 月 27 日，ctransformers 已有很长时间未更新，不支持许多近期的模型。

量化方法说明

pip3 install huggingface-hub

huggingface-cli download MaziyarPanahi/WizardLM-2-7B-GGUF WizardLM-2-7B.Q4_K_M.gguf --local-dir . --local-dir-use-symlinks False

huggingface-cli download [MaziyarPanahi/WizardLM-2-7B-GGUF](https://huggingface.co/MaziyarPanahi/WizardLM-2-7B-GGUF) --local-dir . --local-dir-use-symlinks False --include='*Q4_K*gguf'

pip3 install hf_transfer

HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 huggingface-cli download MaziyarPanahi/WizardLM-2-7B-GGUF WizardLM-2-7B.Q4_K_M.gguf --local-dir . --local-dir-use-symlinks False

💻 使用示例

基础用法

./main -ngl 35 -m WizardLM-2-7B.Q4_K_M.gguf --color -c 32768 --temp 0.7 --repeat_penalty 1.1 -n -1 -p "<|im_start|>system
{system_message}<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant"

说明：

• 将 -ngl 32 更改为要卸载到 GPU 的层数。如果你没有 GPU 加速，请删除该参数。
• 将 -c 32768 更改为所需的序列长度。对于扩展序列模型（如 8K、16K、32K），必要的 RoPE 缩放参数将从 GGUF 文件中读取，并由 llama.cpp 自动设置。请注意，更长的序列长度需要更多的资源，因此你可能需要减小该值。
• 如果你想进行聊天式对话，请将 -p <PROMPT> 参数替换为 -i -ins。
• 有关其他参数及其用法，请参阅 llama.cpp 文档。

高级用法

在 text-generation-webui 中运行

更多说明可在 text-generation-webui 文档中找到，地址为：text-generation-webui/docs/04 ‐ Model Tab.md。

从 Python 代码运行

你可以使用 llama-cpp-python 或 ctransformers 库从 Python 中使用 GGUF 模型。请注意，截至 2023 年 11 月 27 日，ctransformers 已有很长时间未更新，不兼容一些近期的模型。因此，我建议你使用 llama-cpp-python。

如何在 Python 代码中加载此模型，使用 llama-cpp-python

首先安装包：

# 无 GPU 加速的基础 ctransformers
pip install llama-cpp-python
# 支持 NVidia CUDA 加速
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" pip install llama-cpp-python
# 支持 OpenBLAS 加速
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_BLAS=ON -DLLAMA_BLAS_VENDOR=OpenBLAS" pip install llama-cpp-python
# 支持 CLBLast 加速
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CLBLAST=on" pip install llama-cpp-python
# 支持 AMD ROCm GPU 加速（仅适用于 Linux）
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_HIPBLAS=on" pip install llama-cpp-python
# 支持 macOS 系统的 Metal GPU 加速
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_METAL=on" pip install llama-cpp-python

# 在 Windows 中，在 PowerShell 中设置变量 CMAKE_ARGS，例如对于 NVidia CUDA：
$env:CMAKE_ARGS = "-DLLAMA_OPENBLAS=on"
pip install llama-cpp-python

简单的 llama-cpp-python 示例代码

from llama_cpp import Llama

# 将 gpu_layers 设置为要卸载到 GPU 的层数。如果你的系统没有 GPU 加速，请将其设置为 0。
llm = Llama(
  model_path="./WizardLM-2-7B.Q4_K_M.gguf",  # 首先下载模型文件
  n_ctx=32768,  # 要使用的最大序列长度 - 请注意，更长的序列长度需要更多的资源
  n_threads=8,            # 要使用的 CPU 线程数，根据你的系统和性能进行调整
  n_gpu_layers=35         # 要卸载到 GPU 的层数，如果你有 GPU 加速可用
)

# 简单推理示例
output = llm(
  "<|im_start|>system
{system_message}<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant", # 提示
  max_tokens=512,  # 生成最多 512 个令牌
  stop=["</s>"],   # 示例停止令牌 - 不一定适用于此特定模型！请在使用前检查。
  echo=True        # 是否回显提示
)

# 聊天完成 API

llm = Llama(model_path="./WizardLM-2-7B.Q4_K_M.gguf", chat_format="llama-2")  # 根据你使用的模型设置 chat_format
llm.create_chat_completion(
    messages = [
        {"role": "system", "content": "You are a story writing assistant."},
        {
            "role": "user",
            "content": "Write a story about llamas."
        }
    ]
)

如何与 LangChain 一起使用

以下是使用 llama-cpp-python 和 ctransformers 与 LangChain 的指南：

• LangChain + llama-cpp-python
• LangChain + ctransformers

📚 详细文档

模型系统提示使用说明

❗重要提示

WizardLM-2 采用了 Vicuna 的提示格式，并支持 多轮 对话。提示应如下所示：

A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, 
detailed, and polite answers to the user's questions. USER: Hi ASSISTANT: Hello.</s>
USER: Who are you? ASSISTANT: I am WizardLM.</s>......

新闻 🔥🔥🔥 [2024/04/15]

我们推出并开源了 WizardLM-2，这是我们的下一代先进大语言模型，在复杂聊天、多语言、推理和代理方面都有改进。新系列包括三个前沿模型：WizardLM-2 8x22B、WizardLM-2 70B 和 WizardLM-2 7B。

• WizardLM-2 8x22B 是我们最先进的模型，与那些领先的专有模型相比，表现出极具竞争力的性能，并且始终优于所有现有的先进开源模型。
• WizardLM-2 70B 达到了顶级推理能力，是相同规模下的首选。
• WizardLM-2 7B 是最快的模型，并且与现有的 10 倍大的开源领先模型相比，性能相当。

有关 WizardLM-2 的更多详细信息，请阅读我们的 发布博客文章 和即将发布的论文。

🔧 技术细节

本项目构建了一个 完全由人工智能驱动的合成训练系统 来训练 WizardLM-2 模型，采用了特定的量化方法（如 GGML_TYPE_Q2_K、GGML_TYPE_Q3_K 等）对模型进行处理，以提高模型的性能和效率。同时，在推理过程中，根据不同的硬件环境（如是否有 GPU 加速）和任务需求（如序列长度、对话模式等），可以调整相应的参数。

📄 许可证

本项目采用 Apache2.0 许可证。

🏠 WizardLM-2 Release Blog

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