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项目Baize V2 7B GPTQ

这些文件是用于 Project Baize V2 7B 的GPTQ模型文件。

提供了多种GPTQ参数组合；有关提供选项、参数以及创建它们的软件的详细信息，请参见下面的提供的文件部分。

这些模型是使用由 Latitude.sh 慷慨提供的硬件进行量化的。

可用的仓库

• GPTQ models for GPU inference, with multiple quantisation parameter options.
• 2, 3, 4, 5, 6 and 8-bit GGML models for CPU+GPU inference
• Unquantised fp16 model in pytorch format, for GPU inference and for further conversions

提示模板：Vicuna

A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions.

USER: {prompt}
ASSISTANT:

提供的文件

提供了多个量化参数，以便您选择适合您的硬件和需求的最佳参数。

每个独立的量化都在不同的分支中。请参阅下面有关从不同分支获取的说明。

如何从分支下载

• 在text-generation-webui中，您可以在下载名称的末尾添加:branch，例如TheBloke/Project-Baize-v2-7B-GPTQ:gptq-4bit-32g-actorder_True
• 使用Git，您可以使用以下命令克隆一个分支：

git clone --branch gptq-4bit-32g-actorder_True https://huggingface.co/TheBloke/Project-Baize-v2-7B-GPTQ`

• 在Python Transformers代码中，分支是修订参数；请参见下面的内容。

如何轻松下载和使用此模型在 text-generation-webui 中。

请确保您使用的是最新版本的 text-generation-webui 。

强烈建议使用text-generation-webui的一键安装程序，除非您知道如何进行手动安装。

• 要从特定分支下载，请输入例如 TheBloke/Project-Baize-v2-7B-GPTQ:gptq-4bit-32g-actorder_True
• 有关每个选项的分支列表，请参见上面的提供的文件。

• 注意，您无需再设置GPTQ参数。这些参数将自动从文件quantize_config.json中设置。

如何在Python代码中使用该GPTQ模型

首先确保您已安装 AutoGPTQ ：

使用以下示例代码：

from transformers import AutoTokenizer, pipeline, logging
from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM, BaseQuantizeConfig

model_name_or_path = "TheBloke/Project-Baize-v2-7B-GPTQ"
model_basename = "Baize-v2-7B-GPTQ-4bit-128g.no-act.order"

use_triton = False

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, use_fast=True)

model = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized(model_name_or_path,
        model_basename=model_basename
        use_safetensors=True,
        trust_remote_code=True,
        device="cuda:0",
        use_triton=use_triton,
        quantize_config=None)

"""
To download from a specific branch, use the revision parameter, as in this example:

model = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized(model_name_or_path,
        revision="gptq-4bit-32g-actorder_True",
        model_basename=model_basename,
        use_safetensors=True,
        trust_remote_code=True,
        device="cuda:0",
        quantize_config=None)
"""

prompt = "Tell me about AI"
prompt_template=f'''A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions.

USER: {prompt}
ASSISTANT:
'''

print("\n\n*** Generate:")

input_ids = tokenizer(prompt_template, return_tensors='pt').input_ids.cuda()
output = model.generate(inputs=input_ids, temperature=0.7, max_new_tokens=512)
print(tokenizer.decode(output[0]))

# Inference can also be done using transformers' pipeline

# Prevent printing spurious transformers error when using pipeline with AutoGPTQ
logging.set_verbosity(logging.CRITICAL)

print("*** Pipeline:")
pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    max_new_tokens=512,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
    repetition_penalty=1.15
)

print(pipe(prompt_template)[0]['generated_text'])

兼容性

提供的文件可以与AutoGPTQ（CUDA和Triton模式）、GPTQ-for-LLaMa（仅测试过CUDA）和Occ4m的GPTQ-for-LLaMa分支一起使用。

ExLlama与4位的Llama模型兼容。有关每个文件的兼容性，请参见上面的提供的文件表。

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感谢所有慷慨的赞助者和捐赠者！

原始模型卡片：Project Baize V2 7B

⚠️警告

直接使用Baize检查点而不遵循以下格式将无法正常工作。

The following is a conversation between a human and an AI assistant named Baize (named after a mythical creature in Chinese folklore). Baize is an open-source AI assistant developed by UCSD and Sun Yat-Sen University. The human and the AI assistant take turns chatting. Human statements start with [|Human|] and AI assistant statements start with [|AI|]. The AI assistant always provides responses in as much detail as possible, and in Markdown format. The AI assistant always declines to engage with topics, questions and instructions related to unethical, controversial, or sensitive issues. Complete the transcript in exactly that format.\n[|Human|]Hello!\n[|AI|]Hi!

必须使用[|Human|]和[|AI|]标记来标记用户和Baize的消息。我们建议查看我们的 GitHub ，以找到在我们的演示或Fastchat中使用Baize的最佳方式。

演示

https://huggingface.co/spaces/project-baize/chat-with-baize

什么是Baize？

Baize是一个使用 LoRA 进行微调的开源聊天模型。该模型是 7B Baize-v2，经过监督微调（SFT）和带有反馈的自我蒸馏（SDF）进行训练的。此检查点已与LLaMA合并，因此可以直接使用。

为什么它被称为Baize？

Baize（白泽）是中国民间传说中的神秘生物，可以说人类语言，知道一切。这正是我们对于一个聊天模型的期望。

如何使用：本地演示、API和SDK

更多详细信息可以在Baize的 GitHub 和 Paper 中找到。