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Austism's Chronos Hermes 13B GPTQ

这些文件是 Austism's Chronos Hermes 13B 的 GPTQ 模型文件。

提供了多个 GPTQ 参数组合，有关提供的选项、它们的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 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：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，以便您选择适合您的硬件和需求的最佳参数。

每个单独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，您可以在下载名称结尾处添加:branch，例如：TheBloke/chronos-hermes-13B-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/chronos-hermes-13B-GPTQ`

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

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 。

强烈建议使用文本生成网页界面的一键安装程序，除非您知道如何进行手动安装。

• 要从特定分支下载，请例如输入“TheBloke/chronos-hermes-13B-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。

• 注意，您不需要再手动设置GPTQ参数。它们将从文件quantize_config.json中自动设置。

如何使用此GPTQ模型的Python代码

首先确保您安装了 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/chronos-hermes-13B-GPTQ"
model_basename = "chronos-hermes-13b-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'''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CUDA已经过测试）和Occ4m的GPTQ-for-LLaMa分支一起使用。

ExLlama可与4位Llama模型一起使用。有关每个文件的兼容性，请参见上面的“提供的文件”表格。

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原模型卡片：Austism的Chronos Hermes 13B

( chronos-13b + Nous-Hermes-13b ) 75/25 合并

这个模型具有Chronos的特点，可以生成长篇的描述性输出。但具有更高的一致性和更好地遵守指令的能力。因此，该模型具有很强的产生令人心醉神迷的故事和遵循叙事的能力。

这个混合包含了很多Chronos的写作风格和“特色”，但很少倾向于乱说一气和胡言乱语。

这个结果比我之前的 first chronos merge 更成功。