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inference: false
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license: llama2
model_creator: Photolens
model_link: https://huggingface.co/Photolens/llama-2-7b-langchain-chat
model_name: lama-2-7b-langchain-chat
model_type: llama
quantized_by: lucianosb
pipeline_tag: text-generation
datasets:
  - Photolens/oasst1-langchain-llama-2-formatted

lama-2-7b-langchain-chat - GGUF

Criador do Modelo: Photolens
Modelo Original: llama-2-7b-langchain-chat

Arquivos Incluídos

Nome	Método Quant	Bits	Tamanho	Desc
llama-2-7b-langchain-chat-q4_0.gguf	q4_0	4	3.56 GB	Quantização em 4-bit.
llama-2-7b-langchain-chat-q4_1.gguf	q4_1	4	3.95 GB	Quantização em 4-bit. Acurácia maior que q4_0 mas não tão boa quanto q5_0. Inferência mais rápida que os modelos q5.
llama-2-7b-langchain-chat-q5_0.gguf	q5_0	5	4.33 GB	Quantização em 5-bit. Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta.
llama-2-7b-langchain-chat-q5_1.gguf	q5_1	5	4.72 GB	Quantização em 5-bit. Ainda Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta.
llama-2-7b-langchain-chat-q8_0.gguf	q8_0	8	6.67 GB	Quantização em 8-bit. Quase indistinguível do float16. Usa muitos recursos e é mais lento.

Observação: os valores de RAM acima não pressupõem descarregamento de GPU. Se as camadas forem descarregadas para a GPU, isso reduzirá o uso de RAM e usará VRAM.

Como executar com `llama.cpp`

Usei o seguinte comando. Ajuste para suas necessidades:

./main -m ./models/llama-2-7b-langchain-chat/llama-2-7b-langchain-chat-q5_1.gguf --color --temp 0.5 -n 256 -p "<s>[INST] Há muito tempo atrás, numa galáxia distante [/INST] Assistant Message </s>"

Para compreender os parâmetros, veja a documentação do llama.cpp

Sobre o formato GGUF

GGUF é um novo formato introduzido pela equipe llama.cpp em 21 de agosto de 2023. É um substituto para o GGML, que não é mais suportado pelo llama.cpp.

O principal benefício do GGUF é que ele é um formato extensível e à prova de futuro que armazena mais informações sobre o modelo como metadados. Ele também inclui código de tokenização significativamente melhorado, incluindo pela primeira vez suporte total para tokens especiais. Isso deve melhorar o desempenho, especialmente com modelos que usam novos tokens especiais e implementam modelos de prompt personalizados.

Aqui está uma lista de clientes e bibliotecas que são conhecidos por suportar GGUF:

llama.cpp.
text-generation-webui, a interface web mais amplamente utilizada. Suporta GGUF com aceleração GPU via backend ctransformers - backend llama-cpp-python deve funcionar em breve também.
KoboldCpp, agora suporta GGUF a partir da versão 1.41! Uma poderosa interface web GGML, com aceleração total da GPU. Especialmente bom para contar histórias.
LM Studio, versão 0.2.2 e posteriores suportam GGUF. Uma GUI local totalmente equipada com aceleração GPU em ambos Windows (NVidia e AMD) e macOS.
LoLLMS Web UI, agora deve funcionar, escolha o backend c_transformers. Uma ótima interface web com muitos recursos interessantes. Suporta aceleração GPU CUDA.
ctransformers, agora suporta GGUF a partir da versão 0.2.24! Uma biblioteca Python com aceleração GPU, suporte LangChain e servidor AI compatível com OpenAI.
llama-cpp-python, suporta GGUF a partir da versão 0.1.79. Uma biblioteca Python com aceleração GPU, suporte LangChain e servidor API compatível com OpenAI.
candle, adicionou suporte GGUF em 22 de agosto. Candle é um framework ML Rust com foco em desempenho, incluindo suporte GPU e facilidade de uso.
LocalAI, adicionou suporte GGUF em 23 de agosto. LocalAI provê uma API Rest para modelos LLM e de geração de imagens.

Template

<s>[INST] Prompter Message [/INST] Assistant Message </s>

lama-2-7b-langchain-chat - GGUF

Arquivos Incluídos

Como executar com llama.cpp

Sobre o formato GGUF

Template

Como executar com `llama.cpp`