Menlo Lucy 128k GGUF

🚀 Menlo的Lucy-128k模型Llamacpp imatrix量化版本

本项目是对Menlo的Lucy-128k模型进行量化处理的成果。通过量化，能在不同硬件条件下更高效地运行模型，满足多样化的使用需求。

🚀 快速开始

使用 llama.cpp 的 b5924 版本进行量化。 原始模型地址：https://huggingface.co/Menlo/Lucy-128k 所有量化模型均使用imatrix选项，并采用来自 此处 的数据集。

你可以在 LM Studio 中运行这些量化模型，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

提示词格式

未指定聊天模板，因此使用默认模板。这可能不准确，请查看原始模型卡片以获取详细信息。

<|im_start|>system
{system_prompt}<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant

嵌入/输出权重

部分量化模型（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版本，这些版本的权重在内存中交错排列，以便通过一次加载更多数据来提高ARM和AVX机器的性能。

现在，有了所谓的“在线重新打包”权重功能，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，如果你想获得稍好的质量，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版本。加载时间可能会更长，但总体速度会提高。

📦 安装指南

使用huggingface-cli下载

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

huggingface-cli download bartowski/Menlo_Lucy-128k-GGUF --include "Menlo_Lucy-128k-Q4_K_M.gguf" --local-dir ./

huggingface-cli download bartowski/Menlo_Lucy-128k-GGUF --include "Menlo_Lucy-128k-Q8_0/*" --local-dir ./

💻 使用示例

下载文件

从以下列表中下载单个文件（而非整个分支）：

📚 详细文档

选择合适的文件

🔧 技术细节

Q4_0_X_X信息（已弃用）

📄 许可证

文档中未提及许可证相关信息。

致谢

感谢kalomaze和Dampf协助创建imatrix校准数据集。 感谢ZeroWw在嵌入/输出方面提供的灵感。 感谢LM Studio对我工作的赞助。

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