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LmSys' Vicuna 7B v1.3 GPTQ

这些文件是用于 LmSys' Vicuna 7B v1.3 的 GPTQ 模型文件。

提供了多种 GPTQ 参数排列，有关所提供选项、它们的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

Prompt 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，以便您可以选择最适合您的硬件和要求的参数。

每个单独的量化都在一个不同的分支中。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/vicuna-7B-v1.3-GPTQ:gptq-4bit-32g-actorder_True
• 使用 Git 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-7B-v1.3-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，请输入例如“TheBloke/vicuna-7B-v1.3-GPTQ:gptq-4bit-32g-actorder_True”
• 请参见上面提供的文件列表，了解每个选项的分支列表。

• 请注意，您不需要再设置GPTQ参数。这些参数会从文件quantize_config.json中自动设置。

如何从Python代码中使用此GPTQ模型

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/vicuna-7B-v1.3-GPTQ"
model_basename = "vicuna-7b-v1.3-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

提供的文件可用于AutoGPTQ（CUDA和Triton模式）、GPTQ-for-LLaMa（仅CUDA已经测试过）和Occ4m的GPTQ-for-LLaMa分支。

ExLlama与4位Llama模型兼容。有关每个文件的兼容性，请参见上面提供的文件表。

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感谢所有慷慨的赞助商和捐赠者！

原始模型卡：LmSys' Vicuna 7B v1.3

Vicuna 模型卡

模型详情

Vicuna 是一个通过基于转换器架构的 LLaMA 进行细调的聊天助手，使用 ShareGPT 上共享的对话进行训练。

• 开发者： LMSYS
• 模型类型：基于Transformer架构的自动回归语言模型。
• 许可证：非商业许可证
• 从模型 LLaMA 进行了微调。

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 的主要用途是进行大型语言模型和聊天机器人研究。模型的主要目标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 。

训练详细信息

Vicuna v1.3 是通过使用受监督指令微调的方式从 LLaMA 进行微调的。训练数据来自于 ShareGPT.com 上收集的约140K个对话。有关更多详细信息，请参阅本 paper 的附录中的“Vicuna 模型的训练详情”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。有关更多详细信息，请参阅本 paper 和 leaderboard 。

Vicuna 不同版本之间的区别

请参阅 vicuna_weights_version.md