🚀 TheDrummer的Snowpiercer-15B-v2的Llamacpp imatrix量化版本
本项目是TheDrummer的Snowpiercer-15B-v2模型的量化版本,使用特定工具和方法对模型进行量化处理,以满足不同场景下的使用需求。
🔍 基础信息
🚀 快速开始
本量化模型可通过多种方式运行,你可以在 LM Studio 中运行,也可以直接使用 llama.cpp 或基于 llama.cpp 的其他项目运行。
提示格式
<|im_start|>system
{system_prompt}<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
✨ 主要特性
- 多种量化类型:提供了丰富的量化类型供选择,如 bf16、Q8_0、Q6_K_L 等,以满足不同的性能和质量需求。
- 在线重打包:部分量化类型支持在线重打包,可根据硬件情况自动优化性能。
📦 安装指南
使用huggingface-cli下载
首先,确保你已经安装了 hugginface-cli:
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
然后,你可以指定要下载的特定文件:
huggingface-cli download bartowski/TheDrummer_Snowpiercer-15B-v2-GGUF --include "TheDrummer_Snowpiercer-15B-v2-Q4_K_M.gguf" --local-dir ./
如果模型大小超过 50GB,它会被拆分为多个文件。若要将它们全部下载到本地文件夹,请运行:
huggingface-cli download bartowski/TheDrummer_Snowpiercer-15B-v2-GGUF --include "TheDrummer_Snowpiercer-15B-v2-Q8_0/*" --local-dir ./
你可以指定一个新的本地目录(如 TheDrummer_Snowpiercer-15B-v2-Q8_0),也可以将它们全部下载到当前目录(./)。
💻 使用示例
下载文件
你可以从下面的表格中选择要下载的文件:
📚 详细文档
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。
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,以便在 ARM 和 AVX 机器上通过一次加载更多数据来提高性能。
然而,现在有了一种称为“在线重打包”的权重处理方式,详情见 此 PR。如果你使用 Q4_0 且硬件能从权重重打包中受益,它将自动实时进行重打包。
从 llama.cpp 构建 b4282 开始,你将无法运行 Q4_0_X_X 文件,而需要使用 Q4_0。
此外,如果你想获得稍好的质量,可以使用 IQ4_NL,感谢 此 PR,它也会为 ARM 重打包权重,不过目前仅适用于 4_4。加载时间可能会较慢,但总体速度会提高。
选择合适的文件
点击查看详情
Artefact2 提供了一篇很棒的文章,配有展示各种性能的图表,可查看 此处
首先,你需要确定能运行多大的模型。为此,你需要了解自己有多少内存(RAM)和/或显存(VRAM)。
如果你希望模型运行得尽可能快,你需要将整个模型放入 GPU 的显存中。选择文件大小比 GPU 总显存小 1 - 2GB 的量化版本。
如果你追求绝对最高质量,将系统内存和 GPU 显存相加,然后选择文件大小比该总和小 1 - 2GB 的量化版本。
接下来,你需要决定是使用“I - 量化”还是“K - 量化”。
如果你不想考虑太多,可以选择 K - 量化版本。这些版本的格式为 'QX_K_X',如 Q5_K_M。
如果你想深入了解,可以查看这个非常有用的特性图表:
llama.cpp 特性矩阵
但基本上,如果你希望使用低于 Q4 的量化版本,并且使用 cuBLAS(Nvidia)或 rocBLAS(AMD),你应该考虑 I - 量化版本。这些版本的格式为 IQX_X,如 IQ3_M。这些是较新的版本,在相同大小下提供更好的性能。
这些 I - 量化版本也可以在 CPU 上使用,但比对应的 K - 量化版本慢,因此你需要在速度和性能之间做出权衡。
🔧 技术细节
本项目使用 llama.cpp 发布版本 b5868 进行量化。所有量化版本均使用 imatrix 选项,并使用来自 此处 的数据集。
基准测试
点击查看在 AVX2 系统(EPYC7702)上的基准测试
模型 |
大小 |
参数 |
后端 |
线程数 |
测试用例 |
每秒令牌数 |
与 Q4_0 相比 |
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 在提示处理方面有显著提升,在文本生成方面有小幅提升。
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证。
致谢
感谢 kalomaze 和 Dampf 在创建 imatrix 校准数据集方面提供的帮助。
感谢 ZeroWw 在嵌入/输出实验方面提供的灵感。
感谢 LM Studio 对本项目的支持。
如果你想支持我的工作,请访问我的 ko-fi 页面:https://ko-fi.com/bartowski