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Eric Hartford's WizardLM 30B Uncensored GPTQ

这些文件是用于 Eric Hartford's WizardLM 30B Uncensored 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、它们的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。

这些模型是使用由 Latitude.sh 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：WizardLM

{prompt}
### Response:

提供的文件

提供了多个量化参数，以便您可以选择适合您的硬件和需求的最佳参数。

每个独立的量化在不同的分支中。请参阅下面的说明以了解如何从不同的分支中获取。

如何从分支下载

• 在text-generation-webui中，您可以在下载名称后添加:branch，例如TheBloke/WizardLM-30B-uncensored-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/WizardLM-30B-uncensored-GPTQ`

• 在Python Transformers代码中，分支是修订参数，请参阅下面的代码。

如何轻松下载并在 text-generation-webui 中使用此模型。

请确保您正在使用 text-generation-webui 的最新版本。

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/WizardLM-30B-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。

• 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。

如何使用Python代码中的此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-30B-uncensored-GPTQ"
model_basename = "WizardLM-30B-Uncensored-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'''{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

提供的文件适用于AutoGPTQ（CUDA和Triton模式）、GPTQ-for-LLaMa（仅测试了CUDA）和Occ4m的GPTQ-for-LLaMa分支。

ExLlama与4位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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原始模型卡片：Eric Hartford的WizardLM 30B未经审查

这是使用数据集的子集对WizardLM进行训练的结果-删除了包含对齐/道德化的回复。目的是训练一个没有内置对齐的WizardLM，以便可以单独添加对齐（任何类型）的内容，例如使用RLHF LoRA。

向开源AI / ML社区和所有帮助我的人致敬。

注意：未经审查的模型没有保护措施。您对模型的使用负有责任，就像您对刀具、枪支、打火机或汽车等任何危险物品的使用一样。发布由该模型生成的任何内容与自己发布它完全相同。您对所发布内容负责，不能将模型的责任归咎于模型，就像不能将使用刀具、枪支、打火机或汽车的责任归咎于这些工具一样。