模型:

TheBloke/UltraLM-13B-GPTQ

许可:

other

预印本库:

arxiv:2305.14233

其他:

text-generation-inference llama

数据集:

3Astingning/ultrachat

类库:

Transformers

任务:

文本生成

模型介绍文件清单

英文

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开放BMB的UltraLM 13B GPTQ

这些文件是用于 Open BMB's UltraLM 13B 的GPTQ模型文件。

提供了多种GPTQ参数排列方式；有关提供的选项、参数及用于创建它们的软件的详细信息，请参阅下面的提供的文件。

这些模型是使用 Latitude.sh 友好提供的硬件进行量化的。

可用的存储库

提示模板：维库纳

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，以便您选择最适合您的硬件和需求的参数。

每个单独的量化方式位于不同的分支中。请参阅下面有关从不同分支获取的说明。

Branch	Bits	Group Size	Act Order (desc_act)	File Size	ExLlama Compatible?	Made With	Description
main	4	128	False	7.45 GB	True	GPTQ-for-LLaMa	Most compatible option. Good inference speed in AutoGPTQ and GPTQ-for-LLaMa. Lower inference quality than other options.
gptq-4bit-32g-actorder_True	4	32	True	8.00 GB	True	AutoGPTQ	4-bit, with Act Order and group size. 32g gives highest possible inference quality, with maximum VRAM usage. Poor AutoGPTQ CUDA speed.
gptq-4bit-64g-actorder_True	4	64	True	7.51 GB	True	AutoGPTQ	4-bit, with Act Order and group size. 64g uses less VRAM than 32g, but with slightly lower accuracy. Poor AutoGPTQ CUDA speed.
gptq-4bit-128g-actorder_True	4	128	True	7.26 GB	True	AutoGPTQ	4-bit, with Act Order and group size. 128g uses even less VRAM, but with slightly lower accuracy. Poor AutoGPTQ CUDA speed.
gptq-8bit--1g-actorder_True	8	None	True	13.36 GB	False	AutoGPTQ	8-bit, with Act Order. No group size, to lower VRAM requirements and to improve AutoGPTQ speed.
gptq-8bit-128g-actorder_False	8	128	False	13.65 GB	False	AutoGPTQ	8-bit, with group size 128g for higher inference quality and without Act Order to improve AutoGPTQ speed.

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/UltraLM-13B-GPTQ:gptq-4bit-32g-actorder_True
使用Git，您可以使用特定的分支进行克隆：

git clone --branch gptq-4bit-32g-actorder_True https://huggingface.co/TheBloke/UltraLM-13B-GPTQ`

在Python Transformers代码中，分支是修改参数；请参阅下面的说明。

如何轻松下载并使用此模型中的 text-generation-webui

确保您使用的是最新版本的 text-generation-webui 。

强烈建议使用一键安装程序进行安装，除非您知道如何手动安装。

点击“模型”选项卡。

在“下载自定义模型或LoRA”下输入“TheBloke/UltraLM-13B-GPTQ”。

要从特定分支下载，请输入例如“TheBloke/UltraLM-13B-GPTQ:gptq-4bit-32g-actorder_True”
请参阅上面的提供的文件以获取每个选项的分支列表。

点击“下载”。

模型将开始下载。完成后将显示“完成”。

在左上角，点击“模型”旁边的刷新图标。

在“模型”下拉菜单中，选择刚刚下载的模型：UltraLM-13B-GPTQ

模型将自动加载，现在已准备好使用！

如果您需要任何自定义设置，请设置它们，然后点击“为此模型保存设置”，接着点击右上角的“重新加载模型”。

不需要再单独设置GPTQ参数。这些参数将从quantize_config.json文件自动设置。

准备就绪后，点击“文本生成”选项卡，输入提示以开始使用！

如何从Python代码中使用此GPTQ模型

首先确保您已安装 AutoGPTQ ：

GITHUB_ACTIONS=true pip install auto-gptq

然后尝试以下示例代码：

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

model_name_or_path = "TheBloke/UltraLM-13B-GPTQ"
model_basename = "ultralm-13b-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

提供的文件将与AutoGPTQ（CUDA和Triton模式）、GPTQ-for-LLaMa（仅测试了CUDA）和Occ4m的GPTQ-for-LLaMa分支一起工作。

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

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原始模型卡片：开放BMB的UltraLM 13B

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开放BMB的UltraLM 13B fp16

这些文件是用于 Open BMB's UltraLM 13B 的pytorch格式fp16模型文件。

这是将源存储库合并和/或转换为float16的结果。

可用的存储库

提示模板：维库纳 1.1

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原始模型卡片：开放BMB的UltraLM 13B

UltraLM-13b

这是UltraLM-13b delta权重，一个基于 UltraChat 训练的聊天语言模型

模型详情

模型描述

该模型基于LLaMA-13b进行微调，以多回合的聊天格式模板为基础，如下所示

User: instruction 1<eos_token>
Assistant: response 1<eos_token>
User: instruction 2<eos_token>
Assistant: response 2<eos_token>
...

许可证：UltraLM基于LLaMA，并应在LLaMA的许可下使用 model license 。
基于模型进行微调：LLaMA-13b
在数据上进行微调： UltraChat

模型来源

存储库： UltraChat
论文： arxiv
演示：[需要更多信息]

用途

要使用此模型，您需要从增量权重中获取完整模型，并按照以下模板执行推断：

[Optional]User: system prompt<eos_token>
User: user input<eos_token>
Assistant:

作者:

Tom Jobbins

数据集大小:

6.95 GB