llama.cpp使用教程:大模型safetensors格式转gguf

1、下载llama.cpp

打开Git,输入以下代码:

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git

2、安装Python依赖

进入cmd,依次执行以下操作:

#创建虚拟环境,命名为llama
python -m venv llama

#进入虚拟环境文件夹(不同电脑文件路径不同)
cd C:\Users\用户名\llama

#激活虚拟环境
\Scripts\activate

#进入llama.cpp文件夹
cd C:\Users\用户名\llama.cpp

#安装环境依赖
pip install -e .

#或者
pip install -r requirements.txt

3、gguf格式转换

# 确保当前处于llama.cpp项目文件夹下
# safetensors转gguf,需要使用llama.cpp提供的convert-hf-to-gguf.py
python convert_hf_to_gguf.py --outfile <要导出的文件地址.gguf> <微调后的模型来源目录>

示例:

python convert_hf_to_gguf.py --outfile /root/autodl-tmp/ggufs/qwen7b_lora.gguf /root/autodl-tmp/exports

       
参考博客:https://blog.youkuaiyun.com/m0_73365120/article/details/141901884

<think>好的,我现在需要了解如何将safetensors格式换为gguf格式,特别是使用llama.cpp的方法。首先,我应该确认这两个格式的基本信息。Safetensors是Hugging Face开发的一种安全张量存储格式,旨在替代不安全的pickle格式,而GGUFllama.cpp团队设计的专用格式,用于高效推理。 接下来,我需要查找llama.cpp的官方文档或GitHub仓库,看看是否有相关的换工具或说明。通常,这类工具会提供脚本或者命令行工具来完成格式换。假设llama.cpp的仓库中有一个convert.py或者其他类似的脚本,可能支持从safetensors换到gguf。 然后,我需要检查换步骤。可能的流程是:首先克隆llama.cpp的仓库,安装依赖,然后运行换脚本,指定输入文件和输出路径。可能还需要考虑模型的类型,比如是LLaMA、Mistral还是其他支持的架构,因为不同模型可能需要不同的处理方式。 另外,需要注意PyTorch和safetensors库的安装,确保能够正确加载原始模型文件。换过程中可能需要指定模型的版本或参数,如上下文长度、数据类型等。如果遇到错误,可能需要查看错误信息,检查文件路径是否正确,依赖版本是否兼容。 还有,用户可能需要先使用Hugging Face的transformers库加载模型,再导出为gguf格式。这时候可能需要分步骤:先将safetensors加载为PyTorch模型,再使用llama.cpp换工具将其换为gguf。或者,llama.cpp换工具是否直接支持safetensors作为输入? 可能还需要注意模型的配置,比如tokenizer的处理,是否需要额外的参数来指定分词器文件或配置。此外,换后的gguf文件可能需要量化处理,这可能需要使用llama.cpp中的quantize工具,但这属于后续步骤,不是格式换本身。 最后,用户需要确保所有步骤的命令正确,环境配置正确,比如Python版本、必要的库是否安装,是否有足够的权限写入输出目录。如果有问题,可能需要参考社区讨论或Issues中的解决方案。</think>以下是关于使用llama.cppsafetensors换为GGUF格式的分步说明: --- ### **步骤1:准备环境** 1. 克隆llama.cpp仓库并编译: ```bash git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp && make ``` 2. 安装Python依赖: ```bash pip install torch safetensors sentencepiece ``` --- ### **步骤2:换流程** 1. **将safetensors换为PyTorch格式** 确保原始模型文件包含: - `model.safetensors`(权重文件) - `config.json`(模型配置) - `tokenizer.model`或`tokenizer.json`(分词器) 2. **运行llama.cpp换脚本** 使用内置的`convert-hf-to-gguf.py`脚本: ```bash python3 convert-hf-to-gguf.py \ --model /path/to/safetensors_model_dir \ --outfile /path/to/output.gguf \ --outtype f16 # 可选:指定精度(f32/f16/q8_0等) ``` --- ### **关键参数说明** | 参数 | 作用 | |------|------| | `--model` | 输入模型目录路径 | | `--outfile` | 输出GGUF文件路径 | | `--outtype` | 指定量化类型(默认f32) | | `--vocab-only` | 仅换词表(调试用) | --- ### **注意事项** 1. **模型兼容性** 仅支持以下架构的换: - LLaMA / LLaMA-2 - Mistral - Falcon - GPT-J 2. **常见错误处理** - **缺失分词器文件**:确认目录中包含`tokenizer.model` - **CUDA内存不足**:添加`--nosafetensors`跳过安全检查 - **数据类型不匹配**:尝试指定`--outtype f32` --- ### **验证结果** 1. 使用llama.cpp测试加载: ```bash ./main -m /path/to/output.gguf -p "Hello" ``` --- ### **附加操作** - **量化模型**(减小文件体积): ```bash ./quantize /path/to/output.gguf /path/to/quantized.gguf q4_0 ``` 通过上述步骤,可安全地将Hugging Face的safetensors格式换为llama.cpp专用的GGUF格式。建议参考[llama.cpp官方Wiki](https://github.com/ggerganov/llama.cpp/wiki)获取最新更新。
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