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Tim Dettmers' Guanaco 33B GPTQ

这些文件是 Tim Dettmers' Guanaco 33B 的 GPTQ 模型文件。

提供了多个 GPTQ 参数的排列组合；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，请参见下方的提供的文件。

这些模型是使用由 Latitude.sh 慷慨提供的硬件进行量子化的。

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：Guanaco

### Human: {prompt}
### Assistant:

提供的文件

提供了多个量子化参数，可供您根据硬件和需求选择最佳参数。

每个单独的量子化位于不同的分支中。有关从不同分支获取的说明，请参见下方。

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/guanaco-33B-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/guanaco-33B-GPTQ`

• 在 Python Transformers 代码中，分支是 revision 参数；请参见下方。

如何轻松下载和在 text-generation-webui 中使用此模型。

请确保您正在使用最新版本的 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/guanaco-33B-GPTQ:gptq-4bit-32g-actorder_True
• 请参见上方的 Provided Files 获取每个选项的分支列表。

• 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/guanaco-33B-GPTQ"
model_basename = "guanaco-33b-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'''### Human: {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 CUDA 已经过测试）和 Occ4m 的 GPTQ-for-LLaMa 分支一起使用。

ExLlama 可与4位 Llama 模型一起工作。有关每个文件的兼容性，请参见上方的提供的文件表。

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原始模型卡片：Tim Dettmers' Guanaco 33B

未提供原始模型卡片。