Thedrummer Valkyrie 49B V1 GGUF

🚀 TheDrummer的Valkyrie-49B-v1的Llamacpp imatrix量化版本

本项目提供了基于llama.cpp的TheDrummer的Valkyrie-49B-v1模型的量化版本。通过特定的量化方法，能够在不同硬件条件下更高效地运行模型。

🚀 快速开始

使用 llama.cpp 的 b5415 版本进行量化。 原始模型地址：https://huggingface.co/TheDrummer/Valkyrie-49B-v1 所有量化版本均使用imatrix选项，并采用了来自 此处 的数据集。

你可以在 LM Studio 中运行这些量化版本，也可以直接使用 llama.cpp 或任何基于llama.cpp的项目来运行。

✨ 主要特性

提示格式

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

{system_prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

下载文件

你可以从以下列表中下载单个文件（而非整个分支）：

嵌入/输出权重

部分量化版本（如Q3_K_XL、Q4_K_L等）采用标准量化方法，将嵌入和输出权重量化为Q8_0，而非默认值。

📦 安装指南

使用huggingface-cli下载

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

huggingface-cli download bartowski/TheDrummer_Valkyrie-49B-v1-GGUF --include "TheDrummer_Valkyrie-49B-v1-Q4_K_M.gguf" --local-dir ./

huggingface-cli download bartowski/TheDrummer_Valkyrie-49B-v1-GGUF --include "TheDrummer_Valkyrie-49B-v1-Q8_0/*" --local-dir ./

🔧 技术细节

ARM/AVX信息

以前，你会下载Q4_0_4_4/4_8/8_8，这些版本的权重会在内存中交错排列，以便通过一次加载更多数据来提高ARM和AVX机器的性能。

然而，现在有一种称为“在线重新打包”的权重处理方法，详情见 此PR。如果你使用Q4_0，并且你的硬件能从重新打包权重中受益，它将自动实时进行处理。

从llama.cpp构建版本 b4282 开始，你将无法运行Q4_0_X_X文件，而需要使用Q4_0。

此外，如果你想获得略高的质量，可以使用IQ4_NL，这得益于 此PR，它也会为ARM重新打包权重，不过目前仅支持4_4。加载时间可能会更长，但总体速度会提高。

如何选择文件

📄 致谢

感谢kalomaze和Dampf协助创建imatrix校准数据集。 感谢ZeroWw启发我对嵌入/输出进行实验。 感谢LM Studio赞助我的工作。

如果你想支持我的工作，请访问我的ko-fi页面：https://ko-fi.com/bartowski