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VicUnlocked-30B-LoRA GPTQ

这些文件是用于 VicUnlocked-30B-LoRA 的GPTQ模型文件。

提供了多个GPTQ参数排列，有关提供的选项、其参数和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部分。

这些模型是使用由 Latitude.sh 提供的硬件进行量化的。

可用的存储库

• 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：羊驼

Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction: {prompt}

### Response:

提供的文件

提供了多个量化参数，以便您可以选择最适合您的硬件和需求的参数。

每个独立的量化在不同的分支中。请参阅下面关于如何从不同分支提取的说明。

如何从分支中下载

• 在text-generation-webui中，您可以在下载名称的末尾加上 :branch ，例如 TheBloke/VicUnlocked-30B-LoRA-GPTQ:gptq-4bit-32g-actorder_True
• 使用Git，您可以使用以下命令克隆分支：

git clone --branch gptq-4bit-32g-actorder_True https://huggingface.co/TheBloke/VicUnlocked-30B-LoRA-GPTQ`

• 在Python Transformers代码中，分支是 revision 参数；请参阅下面的说明。

如何轻松地在 text-generation-webui 中下载并使用此模型。

请确保您正在使用最新版本的 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。

• 要从特定的分支下载，请输入例如 TheBloke/VicUnlocked-30B-LoRA-GPTQ:gptq-4bit-32g-actorder_True
• 有关每个选项的分支列表，请参阅上面的提供的文件。

• 请注意，您不需要再手动设置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/VicUnlocked-30B-LoRA-GPTQ"
model_basename = "VicUnlocked-30B-GPTQ-4bit--1g.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=False,
        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=False,
        device="cuda:0",
        quantize_config=None)
"""

prompt = "Tell me about AI"
prompt_template=f'''Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction: {prompt}

### Response:
'''

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：VicUnlocked-30B-LoRA

转换工具

https://github.com/practicaldreamer/vicuna_to_alpaca

训练工具

https://github.com/oobabooga/text-generation-webui

目前我正在使用2023.05.04v0版本的数据集进行训练，并进行完整内容的训练。

注意事项：

因为完整上下文的30B训练时间太长，所以我只会训练一个epoch。这一个epoch将花费我8天的时间，但幸运的是，这些LoRA在第一个epoch表现良好，就像我13B版本的一样。此外，我将几乎每天上传检查点。如果有足够的需求，我可以训练另一个epoch。

更新：由于我不会训练超过一个epoch，@Aeala将进行完整的三个epoch的训练，但只有一半的上下文长度，如果您关心的话。同时，@Aeala的训练即将结束。

更新：第1个epoch的训练已完成，这8天感觉真长。我只有一个A6000，我能做的事情有限。此外，RIP gozfarb，不知道他发生了什么事。

如何进行测试？

训练日志

https://wandb.ai/neko-science/VicUnLocked/runs/vx8yzwi7