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lucianosb/llama-2-7b-langchain-chat-GGUF
llama-2-7b-langchain-chat-GGUF is a text generation model from lucianosb. Use it when you need the model to write or continue text. The card lists the license as llama2.
- Criador do Modelo: Photolens - Modelo Original: llama-2-7b-langchain-chat
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From the Hugging Face model README
| Nome | Método Quant | Bits | Tamanho | Desc |
|---|---|---|---|---|
| llama-2-7b-langchain-chat-q4_0.gguf | q4_0 | 4 | 3.56 GB | Quantização em 4-bit. |
| llama-2-7b-langchain-chat-q4_1.gguf | q4_1 | 4 | 3.95 GB | Quantização em 4-bit. Acurácia maior que q4_0 mas não tão boa quanto q5_0. Inferência mais rápida que os modelos q5. |
| llama-2-7b-langchain-chat-q5_0.gguf | q5_0 | 5 | 4.33 GB | Quantização em 5-bit. Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta. |
| llama-2-7b-langchain-chat-q5_1.gguf | q5_1 | 5 | 4.72 GB | Quantização em 5-bit. Ainda Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta. |
| llama-2-7b-langchain-chat-q8_0.gguf | q8_0 | 8 | 6.67 GB | Quantização em 8-bit. Quase indistinguível do float16. Usa muitos recursos e é mais lento. |
Observação: os valores de RAM acima não pressupõem descarregamento de GPU. Se as camadas forem descarregadas para a GPU, isso reduzirá o uso de RAM e usará VRAM.
llama.cppUsei o seguinte comando. Ajuste para suas necessidades:
./main -m ./models/llama-2-7b-langchain-chat/llama-2-7b-langchain-chat-q5_1.gguf --color --temp 0.5 -n 256 -p "<s>[INST] Há muito tempo atrás, numa galáxia distante [/INST] Assistant Message </s>"
Para compreender os parâmetros, veja a documentação do llama.cpp
GGUF é um novo formato introduzido pela equipe llama.cpp em 21 de agosto de 2023. É um substituto para o GGML, que não é mais suportado pelo llama.cpp.
O principal benefício do GGUF é que ele é um formato extensível e à prova de futuro que armazena mais informações sobre o modelo como metadados. Ele também inclui código de tokenização significativamente melhorado, incluindo pela primeira vez suporte total para tokens especiais. Isso deve melhorar o desempenho, especialmente com modelos que usam novos tokens especiais e implementam modelos de prompt personalizados.
Aqui está uma lista de clientes e bibliotecas que são conhecidos por suportar GGUF:
<s>[INST] Prompter Message [/INST] Assistant Message </s>