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LmSys' Vicuna 33B 1.3 GPTQ

这些文件是用于 LmSys' Vicuna 33B 1.3 的GPTQ模型文件。

提供了多个GPTQ参数组合; 有关提供的选项、它们的参数以及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。

这些模型是使用由 Latitude.sh 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：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

提供了多个量化参数，以便您可以为您的硬件和要求选择最佳参数。

每个单独的量子在不同的分支中。请参见下面的说明，了解如何从不同的分支中进行提取。

从分支中下载的方法

• 在text-generation-webui中，您可以在下载名称的末尾添加：branch，例如TheBloke/vicuna-33B-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/vicuna-33B-GPTQ`

• 在Python Transformers代码中，分支是修订参数；详见下文。

如何轻松地下载并在 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，请例如输入TheBloke/vicuna-33B-GPTQ:gptq-4bit-32g-actorder_True
• 请参见上面的提供的文件列表，以获取每个选项的分支列表。

• 请注意，您不再需要手动设置GPTQ参数。这些参数会自动从文件quantize_config.json中设置。

如何在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/vicuna-33B-GPTQ"
model_basename = "vicuna-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=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分支配合使用。

ExLlama与4位Llama模型兼容。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：LmSys' Vicuna 33B 1.3

Vicuna模型卡

模型详情

Vicuna是通过在LLaMA上进行细调，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：非商业许可
• 从模型细调： LLaMA 。

模型来源

• 存储库： 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的主要用途是在大型语言模型和聊天机器人上进行研究。该模型的主要用户群体是自然语言处理、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 。

培训详情

Vicuna v1.3是通过使用监督学习的细节指导细化LLaMA而得到的。训练数据来自ShareGPT.com收集的约14万个对话。有关更多细节，请参阅本 paper 附录中的“Vicuna模型的培训细节”部分。

评估

Vicuna使用标准基准、人类偏好和LLM作为评判进行评估。有关更多细节，请参阅此 paper 和 leaderboard 。

不同版本的Vicuna之间的区别

请参阅 vicuna_weights_version.md