llama gguf大模型文件合并

最新推荐文章于 2025-02-25 11:00:49 发布
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版权

llama-gguf-split.exe下载

https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases
下载vulkan win64版本，解压后，把目录添加到环境变量

进入大模型文件目录，运行命令行：

llama-gguf-split.exe --merge qwen2.5-coder-7b-instruct-q4_k_m-00001-of-00002.gguf qwen2.5-coder-7b-instruct-q4_k_m.gguf

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用户实操：如何以龙蜥操作系统为底座在 CPU 上运行 DeepSeek-R1
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动手部署671B R1模型，详尽教程来了！
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LlamaFactory Lora 合并大模型,GGUF 转换与 Ollama 部署Open_WebUI全流程
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不同的量化版本精度不同，例如Q2_0的模型文件最小，但模型的精度比Q4_0、Q8_0都更低，Q2_k跟Q2_0的区别是k是0的改进版，提供了另一个优化策略，在两者模型大小差不多的情况下，精度更高一点，后面Q2_k跟着的S、L、M、XL，应该就是跟衣服的码数差不多的意思，你选的越大对你的电脑的硬件要求就更大，F32就是最好的精度，IQ4_XS是电脑内存非常有限才选择。理论上这样是可行的，但是huggingface是国外的网站，每次我进行这样操作的时候，都会出现连接超时，并没有成功过。
合并多个大语言模型文件的方法
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上次介绍了大模型微调过程，本次讲解了如何将微调后的模型转换为gguf格式并进行量化。首先，通过下载并编译llama.cpp来完成模型的格式转换。接着，使用convert-hf-to-gguf.py将微调后的safetensors格式模型转换为gguf格式。随后，通过llama-quantize命令对模型进行q4量化，大幅缩小模型大小。最后，介绍了使用FileZilla下载量化后的gguf模型到本地的两种方法，并为本地部署做好准备。
ollama 加载多段GGUF
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Ollama 默认可以识别分段的 GGUF 文件，只需确保所有分段文件在同一目录下，文件名具有正确的顺序编号。Ollama 读取分段文件时，会自动将它们拼接为一个完整的 GGUF 模型，无需额外手动合并。这样，你就可以在 Ollama 中顺利加载一个被分段的 GGUF 模型了！Ollama 会自动检测并拼接这些文件，只要它们的命名是正确顺序的。这会显示模型的元数据，包括权重、量化精度等信息，确认模型已正确加载。就是完整的 GGUF 文件，可以直接供 Ollama 加载。的框架）中加载被分成多段的。
dpkg-split命令 分割软件包
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dpkg-split命令用来将Debian linux中的大软件包分割成小软件包，它还能够将已分割的文件进行合并。 dpkg-split命令只能在Debian系统上使用，因为他需要调用dpkg-deb命令分析软件包的组成。 语法格式: dpkg-split [参数] [软件包] 常用参数： -S 设置分割后的每个小文件最大尺寸（以字节为单位） -s 分割软件包 -j 把各个分块合并到一起 -I 显示分块文件的相关信息 -l 列出不匹配的部分 -dscard 忽略不匹配的部分 参考实例 分割软件包： [root@linuxcool ~]# dpkg-split
打造自己的大模型｜03篇使用llama.cpp量化并在Mac上私有部署ChatGPT
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在之前的两篇文章中，我们利用LLaMA-Factory微调工具包，对Llama3模型，进行了中文语料适配的微调。并进行的微调大模型的评估和合并导出操作。本篇文章，我们将对微调之后的大模型，进行量化处理，并在本地部署打造一个属于我们自己的ChatGPT。
使用LLaMA-Factory快速训练自己的专用大模型
互联网架构小马的博客
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本文聊聊 LLama-Factory，它是一个开源框架，这里头可以找到一系列预制的组件和模板，让你不用从零开始，就能训练出自己的语言模型（微调）。不管是聊天机器人，还是文章生成器，甚至是问答系统，都能搞定。而且，LLama-Factory 还支持多种框架和数据集，这意味着你可以根据项目需求灵活选择，把精力集中在真正重要的事情上——创造价值。使用LLama-Factory，常见的就是训练LoRA模型，增强模型在某方面的生成能力。
【大模型微调训练与实操】微调 Llama 3 并在本地使用
源代码杀手的博客
08-17 438
目标：根据医患对话数据集对 Llama 3 进行微调，创建一个专门针对医疗对话的模型。在合并、转换和量化模型后，它将可以通过 Jan 应用程序供本地私人使用。在本教程中，我们将学习如何在医学数据集上微调 Llama 3。我们还将通过 Jan 应用程序将模型转换为可供本地使用的格式。如果你正在寻找学习 AI 的精选课程，请查看有关。3.将模型转换为Llama.cpp GGUF。5. 在本地使用微调模型。4. 量化GGUF模型。的六门课程技能轨迹。了解 Llama 3。
【大模型实战】使用Ollama+Chatbox实现本地Deepseek R1模型搭建
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用GGUF和Llama.cpp量化Llama模型
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02-26 5115
GGML是一个专注于机器学习的C语言库。它是由Georgi Gerganov创建的，这是GG的首字母缩写。这个库不仅提供了机器学习的基本元素，如张量，而且还提供了一种独特的二进制格式来分发llm。该格式最近更改为GGUF。这种新格式被设计为可扩展的，因此新特性不会破坏与现有模型的兼容性。它还将所有元数据集中在一个文件中，例如特殊 tokens、RoPE缩放参数等。简而言之，它解决了历史上的一些痛点，而且应该经得起未来的考验。欲了解更多信息，您可以在此地址阅读规范。
llamafactory合并gguf
01-14
### 整合 LlamaFactory 和 GGUF #### 安装必要的库和支持工具 为了使 LlamaFactory 支持 GGUF 文件格式，首先需要安装支持该文件类型的库。GGUF 是一种用于存储神经网络权重和其他元数据的二进制文件格式。 ```bash pip install gguf-transformers ``` 此命令将安装 `gguf-transformers` 库，它扩展了 Hugging Face Transformers 的功能以处理 GGUF 文件[^1]。 #### 修改配置文件以适应 GGUF 输入 对于 LlamaFactory 中使用的 YAML 配置文件（如 `llama3_lora_sft.yaml`），可以调整参数来指定加载来自 GGUF 文件的数据路径： ```yaml model: pretrained_model_name_or_path: /path/to/gguf/model.gguf ``` 这允许通过修改配置文件中的路径指向特定的 GGUF 模型文件来进行微调或其他操作。 #### 转换现有模型至 GGUF 格式 如果已有训练好的 LLaMA 模型并希望将其转换成 GGUF 格式，则可以通过如下 Python 脚本完成这一过程: ```python from gguf_transformers.convert import convert_to_gguf_format convert_to_gguf_format( input_model="meta-llama/LLaMA-13B", output_file="./converted_llama.gguf" ) ``` 这段代码展示了如何利用 `gguf_transformers` 提供的功能将标准的 PyTorch 或 TensorFlow 模型保存为 GGUF 文件。 #### 设置代理地址以便远程访问 当涉及到分布式计算环境时，可能还需要设置合适的 API 地址作为代理服务器，从而简化与其他服务之间的通信流程。例如，在某些情况下可能会这样做： ```python import os os.environ['MODEL_API_URL'] = 'http://your.llamafactory.proxy' ``` 这样做的好处是可以让多个客户端更容易地连接到同一个 LLaMA 实例上执行推理任务[^2]。
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