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LmSys' Vicuna 13B v1.3 GPTQ

这些文件是用于 LmSys' Vicuna 13B v1.3 的GPTQ模型文件。

提供了多个GPTQ参数排列组合；有关提供的选项、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。

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：Vicuna

A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions.

USER: {prompt}
ASSISTANT:

提供的文件

提供了多种量化参数，以便您可以选择适合您的硬件和需求的最佳参数。

每个独立的量化是在不同的分支上进行的。请参见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，您可以在下载名称的末尾添加 :branch ，例如：TheBloke/vicuna-13b-v1.3.0-GPTQ:gptq-4bit-32g-actorder_True
• 使用Git，请使用以下命令克隆分支:

git clone --branch gptq-4bit-32g-actorder_True https://huggingface.co/TheBloke/vicuna-13b-v1.3.0-GPTQ`

• 对于Python Transformers代码，分支是 revision 参数；请参见下面的内容。

如何轻松下载和使用此模型在 text-generation-webui 中。

请确保您使用的是 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：TheBloke/vicuna-13b-v1.3.0-GPTQ:gptq-4bit-32g-actorder_True
• 请参阅上面的 Provided Files 表格以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 quantize_config.json 文件中获取。

如何使用此GPTQ模型的Python代码

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/vicuna-13b-v1.3.0-GPTQ"
model_basename = "vicuna-13b-v1.3.0-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'''A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions.

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（仅测试了CUDA）和Occ4m的GPTQ-for-LLaMa分支一起使用。

ExLlama可以使用4位的Llama模型。有关每个文件的兼容性，请参见上面提供的文件表格。

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感谢所有慷慨的赞助者和捐赠者！

原始模型卡：LmSys' Vicuna 13B v1.3

Vicuna模型卡

模型细节

Vicuna是通过对LLaMA进行细调，使用从ShareGPT收集的用户共享对话进行训练的聊天助手。

• 开发者： LMSYS
• 模型类型：基于transformer架构的自回归语言模型。
• 许可证：非商业许可证
• 从模型进行的细调： LLaMA .

模型来源

• 仓库： https://github.com/lm-sys/FastChat
• 博客： https://lmsys.org/blog/2023-03-30-vicuna/
• 论文： https://arxiv.org/abs/2306.05685
• 演示： https://chat.lmsys.org/

用途

Vicuna的主要用途是大型语言模型和聊天机器人的研究。模型的主要用户是自然语言处理、机器学习和人工智能领域的研究人员和爱好者。

如何开始使用该模型

命令行界面： https://github.com/lm-sys/FastChat#vicuna-weights 。API（OpenAI API，Huggingface API）： https://github.com/lm-sys/FastChat/tree/main#api 。

训练细节

Vicuna v1.3是通过使用受监督指令微调从LLaMA中微调而来，训练数据大约有140K个从ShareGPT.com收集的对话。更多细节请参见附录中的“ Vicuna模型的训练细节”部分 paper 。

评估

Vicuna通过标准基准测试、人类偏好和LLM作为评判进行评估。更多细节请参见这个 paper 和 leaderboard 。

不同版本Vicuna之间的区别

请参阅 vicuna_weights_version.md