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WizardLM的WizardLM 13B V1.1 GPTQ

这些文件是 WizardLM's WizardLM 13B V1.1 的GPTQ模型文件。

提供了多个GPTQ参数排列方式；有关提供的选项、其参数以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部分。

这些模型使用 Latitude.sh 慷慨提供的硬件进行量化。

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，以允许您选择最适合您硬件和要求的参数。

每个单独的量化在不同的分支中。详细了解从不同分支获取的说明请参阅下面的内容。

如何从分支中下载

• 在text-generation-webui中，您可以在下载名称后面添加:branch，例如TheBloke/WizardLM-13B-V1.1-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/WizardLM-13B-V1.1-GPTQ`

• 在Python转换器代码中，分支是修订参数；请参阅下面的内容。

如何轻松下载和使用此模型在 text-generation-webui 中

请确保您正在使用最新版本的 text-generation-webui 。

强烈推荐使用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/WizardLM-13B-V1.1-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部分。

• 请注意，您不再需要自行设置GPTQ参数。这些参数将从文件quantize_config.json中自动设置。

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/WizardLM-13B-V1.1-GPTQ"
model_basename = "wizardlm-13b-v1.1-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（仅测试过CUDA）和Occ4m的GPTQ-for-LLaMa分支一起使用。

ExLlama与4位Bit表示的LLama模型兼容。有关每个文件的兼容性，请参阅上面提供的文件表。

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原始模型卡片：WizardLM的WizardLM 13B V1.1

这是WizardLM-13B V1.1模型的全重量版本。

存储库： https://github.com/nlpxucan/WizardLM

推特： https://twitter.com/WizardLM_AI/status/1677282955490918401

• ??? [2023年7月7日] 我们发布了WizardLM V1.1模型。这里有WizardLM-13B-V1.1（ Demo_13B-V1.1 ， Demo_13B-V1.1_bak-1 ， Demo_13B-V1.1_bak-2 ， Full Model Weight ）。WizardLM-7B-V1.1、WizardLM-30B-V1.1和WizardLM-65B-V1.1即将推出。请查看 Full Model Weights 和 paper 。
• ??? [2023 年 7 月 7 日] WizardLM-13B-V1.1 在 MT-Bench Leaderboard 上达到了 6.74，在 AlpacaEval Leaderboard 上达到了 86.32% ，在 WizardLM Eval 上达到了 99.3% （注：MT-Bench 和 AlpacaEval 都是自我测试，在官方设置下完成所有测试，将推送更新并请求审查。）