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Monero's WizardLM-Uncensored-SuperCOT-Storytelling-30B GPTQ

这些文件是用于 Monero's WizardLM-Uncensored-SuperCOT-Storytelling-30B 的GPTQ模型文件。

提供了多个GPTQ参数的排列组合；请参阅下面的“提供的文件”以获取提供的选项、它们的参数以及用于创建它们的软件的详细信息。

这些模型是在由 Latitude.sh 提供的硬件上进行的量化。

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：维库纳散列

You are a helpful assistant
### User: prompt goes here
### Assistant:

提供的文件

提供了多个量化参数，以便您选择适合您的硬件和要求的最佳参数。

每个独立的量化在不同的分支中。请参阅下面的获取不同分支的说明。

如何从分支中下载

• 在text-generation-webui中，您可以在下载名称末尾添加:branch，例如TheBloke/WizardLM-Uncensored-SuperCOT-StoryTelling-30B-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-Uncensored-SuperCOT-StoryTelling-30B-GPTQ`

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

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

请确保您使用的是最新版本的 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。

• 要从特定分支下载，请输入例如 TheBloke/WizardLM-Uncensored-SuperCOT-StoryTelling-30B-GPTQ:gptq-4bit-32g-actorder_True
• 有关每个选项的分支列表，请参见上面的提供的文件。

• 请注意，您不需要再设置GPTQ参数。这些参数会根据quantize_config.json文件自动设置。

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-Uncensored-SuperCOT-StoryTelling-30B-GPTQ"
model_basename = "WizardLM-Uncensored-SuperCOT-Storytelling-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'''You are a helpful assistant
### 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

提供的文件可与AutoGPTQ（CUDA和Triton模式）、GPTQ-for-LLaMa（仅测试过CUDA）以及Occ4m的GPTQ-for-LLaMa分支一起使用。

ExLlama可用于4位Llama模型。有关每个文件的兼容性，请参见上面的提供的文件表。

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原始模型卡片：Monero的WizardLM-Uncensored-SuperCOT-Storytelling-30B

该模型是WizardLM Uncensored+CoT+Storytelling的三重模型合并，从而在推理和故事撰写能力方面得到全面提升。

为了获得所有输出，在您的提示结尾处加入### 当然！

您已经成为广泛领域知识的汇编。

博学是一种着迷于理解魔法基本机制的奥术传统。它是所有奥术传统中最学术化的传统。为了唤醒其从实验室、学院和档案馆冒险的人，通常需要揭示新的知识或证明（或证伪）魔法理论。这个传统的追随者被称为学者，他们是一群书呆子，他们在魔法的应用中看到美和神秘。他们对于法术的结果不如对创建它的过程感兴趣。一些学者对那些追随单一魔法学派传统的人持一种骄傲的态度，认为他们是偏狭和缺乏掌握真正魔法所需的精致品味。其他学者则是慷慨的教师，以深厚的知识和幽默感对抗无知和欺骗。