量化者：bartowski
流水线标签：文本生成
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所属机构：文本
国家：国家
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基础模型：huihui-ai/c4ai-command-r7b-12-2024-abliterated
许可证：cc-by-nc-4.0
标签：

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c4ai-command-r7b-12-2024-abliterated的Llamacpp imatrix量化版本

使用llama.cpp发布的b4415版本进行量化。

原始模型：https://huggingface.co/huihui-ai/c4ai-command-r7b-12-2024-abliterated

所有量化均使用imatrix选项，数据集来自此处

在LM Studio中运行这些量化模型

提示格式

<|START_OF_TURN_TOKEN|><|SYSTEM_TOKEN|>{system_prompt}<|END_OF_TURN_TOKEN|><|START_OF_TURN_TOKEN|><|USER_TOKEN|>{prompt}<|END_OF_TURN_TOKEN|><|START_OF_TURN_TOKEN|><|CHATBOT_TOKEN|><|START_RESPONSE|><|END_RESPONSE|><|END_OF_TURN_TOKEN|><|START_OF_TURN_TOKEN|><|CHATBOT_TOKEN|><|START_RESPONSE|>

从下方下载单个文件（非整个分支）：

嵌入/输出权重

部分量化（如Q3_K_XL、Q4_K_L等）为标准量化方法，但嵌入和输出权重被量化为Q8_0而非默认值。

使用huggingface-cli下载

pip install -U "huggingface_hub[cli]"  

huggingface-cli download bartowski/c4ai-command-r7b-12-2024-abliterated-GGUF --include "c4ai-command-r7b-12-2024-abliterated-Q4_K_M.gguf" --local-dir ./  

huggingface-cli download bartowski/c4ai-command-r7b-12-2024-abliterated-GGUF --include "c4ai-command-r7b-12-2024-abliterated-Q8_0/*" --local-dir ./  

ARM/AVX信息

过去，您会下载Q4_0_4_4/4_8/8_8，这些文件会在内存中交错权重以提高ARM和AVX机器的性能，通过单次加载更多数据实现。

但现在，有一种称为“在线重打包”的功能。详情见此PR。如果使用Q4_0且硬件支持重打包，系统会自动实时处理。

从llama.cpp构建版本b4282开始，您将无法运行Q4_0_X_X文件，而需使用Q4_0。

此外，如果想获得稍好的品质，可以使用IQ4_NL，这得益于此PR，它也会为ARM重打包权重（目前仅支持4_4）。加载时间可能稍长，但会带来整体速度提升。

应该选择哪个文件？

致谢

感谢kalomaze和Dampf协助创建imatrix校准数据集。

感谢ZeroWw启发我尝试嵌入/输出权重量化。

想支持我的工作？访问我的ko-fi页面：https://ko-fi.com/bartowski