base_model: seedboxai/KafkaLM-70B-German-V0.1
datasets:
-
seedboxai/multitask_german_examples_32k
inference: false
language:
-
de
library_name: transformers
license: llama2
model_creator: Seedbox
model_name: KafkaLM 70B German V0.1
model_type: llama
pipeline_tag: text-generation
prompt_template: '<|system|>
{system_message}
<|user|>
{prompt}
<|assistant|>
'
quantized_by: TheBloke
tags:
-
llama2
-
deutsch
-
german
-
seedbox
KafkaLM 70B German V0.1 - GGUF
模型描述
本仓库包含Seedbox的KafkaLM 70B German V0.1的GGUF格式模型文件。
这些文件由Massed Compute慷慨提供的硬件进行量化。
关于GGUF
GGUF是由llama.cpp团队于2023年8月21日引入的新格式。它是GGML的替代品,llama.cpp不再支持GGML。
以下是已知支持GGUF的客户端和库的不完整列表:
- llama.cpp。GGUF的源项目。提供CLI和服务器选项。
- text-generation-webui,最广泛使用的Web UI,具有许多功能和强大的扩展。支持GPU加速。
- KoboldCpp,功能齐全的Web UI,支持所有平台和GPU架构的GPU加速。特别适合讲故事。
- GPT4All,免费开源的本地运行GUI,支持Windows、Linux和macOS,具有完整的GPU加速。
- LM Studio,易于使用且功能强大的本地GUI,适用于Windows和macOS(Silicon),支持GPU加速。Linux版本自2023年11月27日起处于测试阶段。
- LoLLMS Web UI,一个优秀的Web UI,具有许多有趣和独特的功能,包括完整的模型库以便轻松选择模型。
- Faraday.dev,一个吸引人且易于使用的基于角色的聊天GUI,适用于Windows和macOS(Silicon和Intel),支持GPU加速。
- llama-cpp-python,一个支持GPU加速、LangChain支持和OpenAI兼容API服务器的Python库。
- candle,一个专注于性能的Rust ML框架,包括GPU支持和易用性。
- ctransformers,一个支持GPU加速、LangChain支持和OpenAI兼容AI服务器的Python库。注意,截至撰写时(2023年11月27日),ctransformers已长时间未更新,不支持许多最近的模型。
可用仓库
提示模板:Zephyr
<|system|>
{system_message}</s>
<|user|>
{prompt}</s>
<|assistant|>
兼容性
这些量化的GGUFv2文件与自2023年8月27日起的llama.cpp兼容,提交号为d0cee0d
它们也与许多第三方UI和库兼容 - 请参阅本README顶部的列表。
量化方法说明
点击查看详情
可用的新方法包括:
- GGML_TYPE_Q2_K - "type-1" 2位量化,在包含16个块的超级块中,每个块有16个权重。块比例和最小值用4位量化。最终有效使用每权重2.5625位(bpw)
- GGML_TYPE_Q3_K - "type-0" 3位量化,在包含16个块的超级块中,每个块有16个权重。比例用6位量化。最终使用每权重3.4375位(bpw)。
- GGML_TYPE_Q4_K - "type-1" 4位量化,在包含8个块的超级块中,每个块有32个权重。比例和最小值用6位量化。最终使用每权重4.5位(bpw)。
- GGML_TYPE_Q5_K - "type-1" 5位量化。与GGML_TYPE_Q4_K相同的超级块结构,最终使用每权重5.5位(bpw)
- GGML_TYPE_Q6_K - "type-0" 6位量化。包含16个块的超级块,每个块有16个权重。比例用8位量化。最终使用每权重6.5625位(bpw)
请参阅下面的“提供的文件”表,了解哪些文件使用哪些方法以及如何使用。
提供的文件
注意:上述RAM数据假设没有GPU卸载。如果将层卸载到