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Tag: # GGUF
CPU 混合推理,非常见大模型量化方案:“二三五六” 位量化
2023年12月12日
GGUF
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Yi-Model
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llama.cpp
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Python
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Docker
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Linux
基于 llama.cpp 框架介绍非常见整数位量化方案,涵盖 2、3、5、6 位等非标准位数量化技术。详细说明 GGUF 格式转换流程,包括使用 convert.py 将 PyTorch/Safetensors 模型转为 F16 中间格式,
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零一万物模型折腾笔记:官方 Yi-34B 模型基础使用
2023年12月10日
GGUF
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Yi-Model
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llama.cpp
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Python
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Docker
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Linux
基于实践测试,对零一万物官方 Yi-34B 及 Yi-34B-200K 模型的本地部署与基础使用进行客观记录。涵盖 Docker 与裸机两种环境配置、模型文件获取方式、硬件资源需求分析,重点验证模型在默认参数下的文本生成表现,包括指令遵循能
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本地运行“李开复”的零一万物 34B 大模型
2023年11月26日
GGUF
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Yi-Model
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llama.cpp
,
Python
,
Docker
,
Linux
零一万物34B大模型本地部署方案详解,针对该模型量化后约24GB显存占用易触发内存溢出的问题,提出基于llama.cpp的CPU与GPU混合推理方案。通过Docker构建NVIDIA PyTorch运行环境,利用gguf格式模型与GPU层卸
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