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Wizard-Vicuna-7B-Uncensored GPTQ

这些文件是用于 Wizard-Vicuna-7B-Uncensored 的GPTQ模型文件。

提供了多种GPTQ参数设置；有关提供文件的详细选项、参数及用于创建它们的软件，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：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，以便您根据硬件和需求选择最佳参数设置。

每个独立的量化都位于不同的分支中。 请参见下面有关从不同分支获取的说明。

如何从分支下载

• 在文本生成网络界面中，您可以在下载名称末尾添加：branch，例如 TheBloke/Wizard-Vicuna-7B-Uncensored-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/Wizard-Vicuna-7B-Uncensored-GPTQ`

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

如何轻松下载并在 text-generation-webui 中使用该模型。

请确保您使用的是 text-generation-webui 的最新版本。

强烈建议使用一键安装程序进行安装，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/Wizard-Vicuna-7B-Uncensored-GPTQ:gptq-4bit-32g-actorder_True ”。
• 有关每个选项的分支列表，请参见上面提供的文件部分。

• 请注意，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/Wizard-Vicuna-7B-Uncensored-GPTQ"
model_basename = "Wizard-Vicuna-7B-Uncensored-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

提供的文件可用于AutoGPTQ（CUDA和Triton模式）、GPTQ-for-LLaMa（仅测试过CUDA）和Occ4m的GPTQ-for-LLaMa分支。

ExLlama适用于4位LLama模型。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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原始模型卡片：Wizard-Vicuna-7B-Uncensored

这是对LLaMA-7B进行训练的 wizard-vicuna-13b ，使用的是数据集的子集-删除了包含对齐/道德化的回复。其目的是训练一个没有内建对齐的WizardLM，以便可以单独添加任何类型的对齐，例如使用RLHF LoRA。

向开源AI/ML社区和帮助过我的每个人致敬。

注意：

未经审查的模型没有防护装置。

您对模型的任何操作都是您的责任，就像您对刀具、枪支、打火机或汽车的任何危险物品的操作一样。

发布由该模型生成的任何内容与您自己发布它一样。

您对发布内容负有责任，不能将您对模型的使用归咎于模型，就像您不能将您对刀具、枪支、打火机或汽车的使用归咎于它们一样。