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Teknium's LLaMa Deus 7B v3 GPTQ

这些文件是 Teknium's LLaMa Deus 7B v3 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、其参数和用于创建它们的软件的详细信息，请参见下面的提供的文件。

这些模型使用 Latitude.sh 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：Alpaca

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，以便您选择最适合您的硬件和要求的参数。

每个不同的分支都有不同的量化。有关从不同分支获取的说明，请参见下面的说明。

如何从分支下载

• 在 text-generation-webui 中，您可以在下载名称后面添加 :branch ，例如 TheBloke/llama-deus-7b-v3-GPTQ:gptq-4bit-32g-actorder_True
• 使用 Git 可以克隆一个分支，例如：

git clone --branch gptq-4bit-32g-actorder_True https://huggingface.co/TheBloke/llama-deus-7b-v3-GPTQ`

• 在 Python Transformers 代码中，分支是 revision 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/llama-deus-7b-v3-GPTQ:gptq-4bit-32g-actorder_True
• 有关每个选项的各个分支列表，请参见上面的提供的文件。

• 请注意，您不需要再手动设置 GPTQ 参数。这些将自动从文件 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/llama-deus-7b-v3-GPTQ"
model_basename = "llama-deus-7b-v3-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 经过测试）和 Occ4m 的 GPTQ-for-LLaMa 分支一起使用。

ExLlama 可以处理 4 位的 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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感谢所有慷慨的赞助者和捐助者！

原始模型卡片：Teknium's LLaMa Deus 7B v3

许可证：mit

基本模式：Llama 7BLoRA 完全合并了 llama7b，因此您无需合并它即可加载模型。

Llama DEUS v3 是我迄今为止训练的最大数据集，包括：

GPTeacher - 通用指导 - 编码指导 - 角色扮演指导 我未发布的 Roleplay V2 指导 GPT4-LLM 未经审查+不自然指令 WizardLM 未经审查 CamelAI 的 20k 生物学、20k 物理学、20k 化学和 50k 数学 GPT4 数据集 CodeAlpaca

该模型经过 4 个周期的训练，共计训练了 1 天，是一个针对注意力头、LM_Head 和 MLP 层的第 128 级 LORA 模型

提示格式：

### Instruction:
<prompt>
  
### Response:
  

或者

### Instruction:
<prompt>

### Input:
<input>
  
### Response: