参考： https://github.com/leejet/stable-diffusion.cpp 在线demo使用： https://colab.research.google.com/drive/1NkAzSn3iYOwkY1Jy7qJfV_d2ZMHQmXrK?usp=sharing 一般gguf量化质量 fp16 > Q8 > fp8 > Q4 > Q4k_m > Q4k_

llama.cpp的介绍 llama.cpp是一个开源项目，由Georgi Gerganov开发，旨在提供一个高性能的推理工具，专为在各种硬件平台上运行大型语言模型（LLMs）而设计。这个项目的重点在于优化推理过程中的性能问题，特别是针对CPU环境。以下是关于llama.cpp的几个关键特性： 高性能推理引擎：llama.cpp使用C语言编写的机器学习张量库ggml，这使得它能够高效地处理大

在 HuggingFace 上下载模型时，经常会看到模型的名称会带有fp16、GPTQ，GGML等字样，对不熟悉模型量化的同学来说，这些字样可能会让人摸不着头脑，我开始也是一头雾水，后来通过查阅资料，总算有了一些了解，本文将介绍一些常见的模型量化格式，因为我也不是机器学习专家，所以本文只是对这些格式进行简单的介绍，如果有错误的地方，欢迎指正。 What 量化 量化在 AI 模型中，特别是在深度

在过去的一年里，大型语言模型(llm)有了飞速的发展，在本文中，我们将探讨几种(量化)的方式，除此以外，还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。 说明：每次加载LLM示例后，建议清除缓存，以防止出现OutOfMemory错误。 del model, tokenizer, pipe import torch torch.cuda.empty_cache() 如果在jupyter中无法释放显存，请

在大模型中，.safetensors、.ckpt、.gguf、.pth 和 .bin 文件都是用于保存和加载模型参数的文件格式，它们之间的区别和转换方式如下： .safetensors 文件： 这是 TensorFlow 2.x 中新增的文件格式，用于保存模型参数和优化器状态。它采用的是 TensorFlow 的自定义序列化格式，不能直接用于其他框架。可以使用 TensorFlo

用GGUF和Llama .cpp量化Llama模型 什么是GGML如何用GGML量化llm使用GGML进行量化NF4 vs. GGML vs. GPTQ结论 由于大型语言模型（LLMS）的庞大规模，量化已成为有效运行它们的必要技术。通过降低其权重的精度，您可以节省内存并加快推理，同时保留大部分模型性能。最近，8-bit和4-bit量化解锁了在消费者硬件上运行LLM的可能性。加上Ll

环境 系统：CentOS-7 CPU： Intel® Xeon® CPU E5-2680 v4 @ 2.40GHz 14C28T 内存： 48G DDR3 依赖安装 make --versionGNU Make 4.3gcc --versiongcc (GCC) 11.2.1 20220127 (Red Hat 11.2.1-9)g++ --versiong++ (GCC) 11.2.