AI大模型：一文搞懂大模型文件存储格式新宠GGUF
本文大介绍大模型文件存储格式新宠GGUF，目前 Huggingface Transformers 已经支持了GGUF格式，同时，像谷歌的Gemma、阿里的Qwen等模型默认已经提供了GGUF格式文件，可见其发展势头如日中天。
在日常AI模型训练过程中，训练好的模型权重通常需要以一种格式存储在磁盘中。比如：目前最流行的AI框架 PyTorch 使用 pickle 格式存储模型权重文件，还有 Huggingface 提出的 Safetensors 格式。本文大介绍大模型文件存储格式新宠GGUF，目前 Huggingface Transformers 已经支持了GGUF格式，同时，像谷歌的Gemma、阿里的Qwen等模型默认已经提供了GGUF格式文件，可见其发展势头如日中天。
GGUF 简介
GGUF（GPT-Generated Unified Format）是由 Georgi Gerganov（著名开源项目llama.cpp的创始人）定义发布的一种大模型文件格式。GGUF 继承自其前身 GGML，但 GGML 格式有一些缺点，已被完全弃用并被 GGUF 格式取代。GGUF 是一种二进制格式文件的规范，原始的大模型预训练结果经过转换后变成 GGUF 格式可以更快地被载入使用，也会消耗更低的资源。原因在于 GGUF 采用了多种技术来保存大模型预训练结果，包括采用紧凑的二进制编码格式、优化的数据结构、内存映射等。
综上所述，GGUF 可以理解为一种格式定义，采用相应的工具将原始模型预训练结果转换成GGUF之后可以更加高效的使用。
GGML 的缺陷
GGUF 继承自其前身 GGML，而 GGML 有以下缺点：
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无版本信息，导致无法管理和向后兼容
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增加或者修改信息非常不灵活
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手动修改模型信息很困难
GGUF 特性
GGUF 是一种基于现有 GGJT 的格式(这种格式对张量进行对齐，以便能够使用内存映射（mmap）)，但对该格式进行了一些更改，使其更具可扩展性且更易于使用。GGUF 具有如下特性：
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单文件部署：它们可以轻松分发和加载，并且不需要任何外部文件来获取附加信息。
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可扩展性：可以将新特征添加到基于 GGML 的执行器中/可以将新信息添加到 GGUF 模型中，而不会破坏与现有模型的兼容性。
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mmap兼容性：可以使用mmap加载模型，以实现快速地加载和保存。 -
易于使用：无论使用何种语言，都可以使用少量代码轻松加载和保存模型，无需外部库。
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信息完整：加载模型所需的所有信息都包含在模型文件中，用户不需要提供任何额外的信息。这大大简化了模型部署和共享的流程。
GGJT 和 GGUF 之间的主要区别在于：超参数（现称为元数据）使用键值结构，而不是非类型化的值列表。这允许在不破坏与现有模型的兼容性的情况下添加新的元数据，这使得可以添加对推理或识别模型有用的附加信息来注释模型。
为什么GGUF格式对大模型文件性能很好
GGUF文件格式能够更快载入模型的原因主要归结于以下几个关键特性：
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二进制格式：GGUF作为一种二进制格式，相较于文本格式的文件，可以更快地被读取和解析。二进制文件通常更紧凑，减少了读取和解析时所需的I/O操作和处理时间。
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优化的数据结构：GGUF可能采用了特别优化的数据结构，这些结构为快速访问和加载模型数据提供了支持。例如，数据可能按照内存加载的需要进行组织，以减少加载时的处理。
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内存映射（mmap）兼容性：GGUF支持内存映射（mmap），这允许直接从磁盘映射数据到内存地址空间，从而加快了数据的加载速度。这样，数据可以在不实际加载整个文件的情况下被访问，特别是对于大模型非常有效。
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高效的序列化和反序列化：GGUF使用高效的序列化和反序列化方法，这意味着模型数据可以快速转换为可用的格式。
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少量的依赖和外部引用：如果GGUF格式设计为自包含，即所有需要的信息都存储在单个文件中，这将减少解析和加载模型时所需的外部文件查找和读取操作。
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数据压缩：GGUF格式采用了有效的数据压缩技术，减少了文件大小，从而加速了读取过程。
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优化的索引和访问机制：文件中数据的索引和访问机制经过优化，使得查找和加载所需的特定数据片段更加迅速。
总之，GGUF通过各种优化手段实现了快速的模型加载，这对于需要频繁载入不同模型的场景尤为重要。
GGUF文件结构
一个GGUF文件包括文件头、元数据键值对和张量信息等。这些组成部分共同定义了模型的结构和行为。具体如下所示：
同时，GGUF支持多种数据类型，如整数、浮点数和字符串等。这些数据类型用于定义模型的不同方面，如结构、大小和参数。
GGUF文件具体的组成信息如下所示：
- 文件头 (Header)
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作用：包含用于识别文件类型和版本的基本信息。
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内容：
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Magic Number：一个特定的数字或字符序列，用于标识文件格式。 -
Version：文件格式的版本号，指明了文件遵循的具体规范或标准。
- 元数据key-value对 (Metadata Key-Value Pairs)
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作用：存储关于模型的额外信息，如作者、训练信息、模型描述等。
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内容：
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Key：一个字符串，标识元数据的名称。 -
Value Type：数据类型，指明值的格式（如整数、浮点数、字符串等）。 -
Value：具体的元数据内容。
- 张量计数器 (Tensor Count)
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作用：标识文件中包含的张量（Tensor）数量。
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内容：
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Count：一个整数，表示文件中张量的总数。
- 张量信息 (Tensor Info)
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作用：描述每个张量的具体信息，包括形状、类型和数据位置。
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内容：
-
Name：张量的名称。 -
Dimensions：张量的维度信息。 -
Type：张量数据的类型（如：浮点数、整数等）。 -
Offset：指明张量数据在文件中的位置。
- 对齐填充 (Alignment Padding)
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作用：确保数据块在内存中正确对齐，有助于提高访问效率。
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内容：
-
通常是一些填充字节，用于保证后续数据的内存对齐。
- 张量数据 (Tensor Data)
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作用：存储模型的实际权重和参数。
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内容：
-
Binary Data：模型的权重和参数的二进制表示。
- 端序标识 (Endianness)
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作用：指示文件中数值数据的字节顺序（大端或小端）。
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内容：
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通常是一个标记，表明文件遵循的端序。
- 扩展信息 (Extension Information)
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作用：允许文件格式未来扩展，以包含新的数据类型或结构。
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内容：
-
可以是新加入的任何额外信息，为将来的格式升级预留空间。
在张量信息部分，GGUF定义了模型的量化级别。量化级别取决于模型根据质量和准确性定义的值（ggml_type）。在 GGUF 规范中，值列表如下：
| 类型 | 来源 | 描述 |
|---|---|---|
| F64 | Wikipedia | 64 位标准 IEEE 754 双精度浮点数。 |
| I64 | GH | 64 位整数。 |
| F32 | Wikipedia | 32 位标准 IEEE 754 单精度浮点数。 |
| I32 | GH | 32 位整数。 |
| F16 | Wikipedia | 16 位标准 IEEE 754 半精度浮点数。 |
| BF16 | Wikipedia | 32 位 IEEE 754 单精度浮点数的 16 位缩短版本。 |
| I16 | GH | 16 位整数。 |
| Q8_0 | GH | 8 位 RTN 量化 (q). 每个块有 32 个权重。权重公式： w = q * block_scale. 传统的量化方法（目前尚未广泛使用）。 |
| Q8_1 | GH | 8 位 RTN 量化 (q). 每个块有 32 个权重。权重公式： w = q * block_scale + block_minimum. 传统的量化方法（目前尚未广泛使用）。 |
| Q8_K | GH | 8 位量化(q). 每个块有 256 个权重。仅用于量化中间结果。所有 2-6 位点积都是为此量化类型实现的。权重公式： w = q * block_scale. |
| I8 | GH | 8 位整数。 |
| Q6_K | GH | 6 位量化 (q). 超级块有 16 个块，每个块有 16 个权重。权重公式： w = q * block_scale(8-bit)，得出每个权重 6.5625 位。 |
| Q5_0 | GH | 5 位 RTN 量化 (q). 每个块有 32 个权重。权重公式： w = q * block_scale. 传统的量化方法（目前尚未广泛使用）。 |
| Q5_1 | GH | 5 位 RTN 量化 (q). 每个块有 32 个权重。权重公式： w = q * block_scale + block_minimum. 传统的量化方法（目前尚未广泛使用）。 |
| Q5_K | GH | 5 位量化 (q). 超级块有8个块，每个块有32个权重。权重公式： w = q * block_scale(6-bit) + block_min(6-bit)，得出每个权重 5.5 位。 |
| Q4_0 | GH | 4 位 RTN 量化 (q). 每个块有 32 个权重。权重公式： w = q * block_scale. 传统的量化方法（目前尚未广泛使用）。 |
| Q4_1 | GH | 4 位 RTN 量化 (q). 每个块有 32 个权重。权重公式：w = q * block_scale + block_minimum. 传统的量化方法（目前尚未广泛使用）。 |
| Q4_K | GH | 4 位量化 (q). 超级块有8个块，每个块有32个权重。权重公式： w = q * block_scale(6-bit) + block_min(6-bit) ，得出每个权重 4.5 位。 |
| Q3_K | GH | 3 位量化 (q). 超级块有 16 个块，每个块有 16 个权重。权重公式： w = q * block_scale(6-bit), 得出每个权重3.4375 位。 |
| Q2_K | GH | 2 位量化 (q). 超级块有 16 个块，每个块有 16 个权重。权重公式： w = q * block_scale(4-bit) + block_min(4-bit)，得出每个权重 2.5625 位。 |
| IQ4_NL | GH | 4 位量化 (q). 超级块有 256 个权重的。权重w是使用super_block_scale和importance matrix获得的。 |
| IQ4_XS | HF | 4 位量化 (q). 超级块有 256 个权重的。具有 256 个权重的超级块。权重w是使用super_block_scale和importance matrix获得的，结果是每个权重 4.25 位。 |
| IQ3_S | HF | 3 位量化 (q). 超级块有 256 个权重的。权重w是使用super_block_scale和importance matrix获得的，结果是每个权重 3.44 位。 |
| IQ3_XXS | HF | 3 位量化 (q). 超级块有 256 个权重的。权重w是使用super_block_scale和importance matrix获得的，结果是每个权重 3.06 位。 |
| IQ2_XXS | HF | 2 位量化 (q). 超级块有 256 个权重的。权重w是使用super_block_scale和importance matrix获得的，结果是每个权重 2.06 位。 |
| IQ2_S | HF | 2 位量化 (q). 超级块有 256 个权重的。权重w是使用super_block_scale和importance matrix获得的，结果是每个权重 2.5 位。 |
| IQ2_XS | HF | 2 位量化 (q). 超级块有 256 个权重的。权重w是使用super_block_scale和importance matrix获得的，结果是每个权重 2.31 位。 |
| IQ1_S | HF | 1 位量化 (q). 超级块有 256 个权重的。权重w是使用super_block_scale和importance matrix获得的，结果是每个权重 1.56 位。 |
| IQ1_M | GH | 1 位量化 (q). 超级块有 256 个权重的。权重w是使用super_block_scale和importance matrix获得的，结果是每个权重 1.75 位。 |
量化与反量化转换的Python实现见 quants.py。
目前，HuggingFace 已经对 GGUF 格式提供了支持。同时，HuggingFace 开发了一个JavaScript脚本可以用来解析 HuggingFace Hub 上 GGUF 格式的模型的信息。并且可以直接在HF平台上对GGUF的元数据进行预览，包括模型的架构、具体参数等。比如：qwen2-0_5b-instruct-q2_k.gguf 模型的详细信息如下所示。
整体来看，GGUF文件格式通过这些结构化的组件提供了一种高效、灵活且可扩展的方式来存储和处理机器学习模型。这种设计不仅有助于快速加载和处理模型，而且还支持未来技术的发展和新功能的添加。
GGUF 与 safetensors 格式的区别
safetensors是一种由Hugging Face推出的新型的安全的模型存储格式。它特别关注模型的安全性和隐私保护，同时保证了加载速度。safetensors文件仅包含模型的权重参数，不包括执行代码，这有助于减少模型文件的大小并提高加载速度。此外，safetensors支持零拷贝（zero-copy）和懒加载（lazy loading），没有文件大小限制，并且支持bfloat16/fp8数据类型。但safetensors没有重点关注性能和跨平台交换。在大模型高效序列化、数据压缩、量化等方面存在不足，并且它只保存了张量数据，没有任何关于模型的元数据信息。
而gguf格式是一种针对大模型的二进制文件格式。专为GGML及其执行器快速加载和保存模型而设计。它是GGML格式的替代者，旨在解决GGML在灵活性和扩展性方面的限制。它包含加载模型所需的所有信息，无需依赖外部文件，这简化了模型部署和共享的过程，同时有助于跨平台操作。此外，GGUF还支持量化技术，可以降低模型的资源消耗，并且设计为可扩展的，以便在不破坏兼容性的情况下添加新信息。
总的来说，safetensors更侧重于安全性和效率，适合快速部署和对安全性有较高要求的场景，特别是在HuggingFace生态中。而gguf格式则是一种为大模型设计的二进制文件格式，优化了模型的加载速度和资源消耗，适合需要频繁加载不同模型的场景。
GGUF 文件解析
通过以下脚本解析上面的qwen2-0_5b-instruct-q2_k.gguf文件。
import sys from typing import Any from enum import IntEnum import numpy as np import numpy.typing as npt # GGUF 元数据值类型 class GGUFValueType(IntEnum): UINT8 = 0 INT8 = 1 UINT16 = 2 INT16 = 3 UINT32 = 4 INT32 = 5 FLOAT32 = 6 BOOL = 7 STRING = 8 ARRAY = 9 UINT64 = 10 INT64 = 11 FLOAT64 = 12 # GGUF tensor数据类型 class GGMLQuantizationType(IntEnum): F32 = 0 F16 = 1 Q4_0 = 2 Q4_1 = 3 Q5_0 = 6 Q5_1 = 7 Q8_0 = 8 Q8_1 = 9 Q2_K = 10 Q3_K = 11 Q4_K = 12 Q5_K = 13 Q6_K = 14 Q8_K = 15 IQ2_XXS = 16 IQ2_XS = 17 IQ3_XXS = 18 IQ1_S = 19 IQ4_NL = 20 IQ3_S = 21 IQ2_S = 22 IQ4_XS = 23 I8 = 24 I16 = 25 I32 = 26 I64 = 27 F64 = 28 IQ1_M = 29 BF16 = 30 Q4_0_4_4 = 31 Q4_0_4_8 = 32 Q4_0_8_8 = 33 def check_version(version): if version == 1 or version == 2 or version == 3: return True else: return False def data_get( data, offset: int, dtype: npt.DTypeLike, count: int = 1) -> npt.NDArray[Any]: count = int(count) itemsize = int(np.empty([], dtype = dtype).itemsize) end_offs = offset + itemsize * count return ( data[offset:end_offs] .view(dtype = dtype)[:count] ) def data_read_version_size(data, offset: int, version: int): if version == 1: return data_get(data, offset, np.uint32)[0], 4 elif version == 2 or version == 3: return data_get(data, offset, np.uint64)[0], 8 else: raise ValueError(f'Sorry, file appears to be version {version} which we cannot handle') def data_read_string(data, offset: int, version: int): str_length, str_length_len = data_read_version_size(data, offset, version) # 在内存上切出来string部分的数据 byte = data[offset+int(str_length_len):offset+int(str_length_len)+int(str_length)] value = byte.tobytes().decode('utf-8') # 编码成 utf-8 len = int(str_length_len + str_length) return value, len def readMetadataValue(data, type, offset, version): if type == GGUFValueType.UINT8: return data_get(data, np.uint8)[0], 1 elif type == GGUFValueType.INT8: return data_get(data, np.int8)[0], 1 elif type == GGUFValueType.UINT16: return data_get(data, offset, np.uint16)[0], 2 elif type == GGUFValueType.INT16: return data_get(data, offset, np.int16)[0], 2 elif type == GGUFValueType.UINT32: return data_get(data, offset, np.uint32)[0], 4 elif type == GGUFValueType.INT32: return data_get(data, offset, np.int32)[0], 4 elif type == GGUFValueType.FLOAT32: return data_get(data, offset, np.float32)[0], 4 elif type == GGUFValueType.BOOL: return data_get(data, offset, np.uint8)[0], 1 elif type == GGUFValueType.STRING: return data_read_string(data, offset, version=version) elif type == GGUFValueType.ARRAY: typeArray = data_get(data, offset, np.uint32) typeLength = 4 lengthArray, lengthLength = data_read_version_size(data, offset + typeLength, version=version) length = typeLength + lengthLength arrayValues = [] for i in range(lengthArray): value, len = readMetadataValue(data, typeArray, offset= offset + length, version=version) arrayValues.append(value) length += len return arrayValues, length elif type == GGUFValueType.UINT64: return data_get(data, offset, np.uint64)[0], 8 elif type == GGUFValueType.INT64: return data_get(data, offset, np.int64)[0], 8 elif type == GGUFValueType.FLOAT64: return data_get(data, offset, np.float64)[0], 8 else: raise ValueError(f'Sorry, un-supported GGUFValueType {type}!') def parse_gguf(model_path): data = np.memmap(model_path, mode = 'r') offs = 0 magic = data_get(data, offs, np.uint32).tobytes() print("magic: ", magic.decode('utf-8')) if (magic != b'GGUF'): print("is not gguf file") sys.exit(1) offs += 4 version = data_get(data, offs, np.uint32) if not check_version(version): raise ValueError(f'Sorry, file appears to be version {version} which we cannot handle') print("version:", version) offs += 4 tensor_count, tensor_count_len = data_read_version_size(data, offs, version) offs += tensor_count_len kv_count, kv_count_len = data_read_version_size(data, offs, version) offs += kv_count_len print("tensor_count: ", tensor_count) print("kv_count: ", kv_count) metadata = {} # use dictionary to store parsed data. # 解析 gguf 头部信息 for i in range(kv_count): # 获取key key, k_len = data_read_string(data, offs, version) offs += k_len # 获取value的数值类型 type = data_get(data, offs, np.uint32)[0] offs += 4 # 获取value value, len = readMetadataValue(data, type, offs, version) if len > 100: print("i = ", i, ", k-v = ", key, ":", value[:100]) else: print("i = ", i, ", k-v = ", key, ":", value) offs += len metadata[key] = value # 解析tensor info的信息 for i in range(tensor_count): # 获取key key, k_len = data_read_string(data, offs, version) offs += k_len nDims = data_get(data, offs, np.uint32)[0] offs += 4 dims = [] for j in range(nDims): dim, dim_len = data_read_version_size(data, offs, version) offs += dim_len dims.append(dim) types = data_get(data, offs, np.uint32)[0] precision = GGMLQuantizationType(types).name offs += 4 tensorOffset = data_get(data, offs, np.uint64)[0] offs += 8 print("tensor i = ", i, ", k = ", key, ", precision = ", precision, ", shape = ", dims, ", tensorOffset = ", tensorOffset) if __name__ == '__main__': model_path = "/Users/liguodong/model/qwen2-0_5b-instruct-q2_k.gguf" parse_gguf(model_path)
运行结果：
magic: GGUF
version: [3]
tensor_count: 290
kv_count: 26
i = 0 , k-v = general.architecture : qwen2
i = 1 , k-v = general.name : qwen2-0_5b-instruct
i = 2 , k-v = qwen2.block_count : 24
i = 3 , k-v = qwen2.context_length : 32768
i = 4 , k-v = qwen2.embedding_length : 896
i = 5 , k-v = qwen2.feed_forward_length : 4864
i = 6 , k-v = qwen2.attention.head_count : 14
i = 7 , k-v = qwen2.attention.head_count_kv : 2
i = 8 , k-v = qwen2.rope.freq_base : 1000000.0
i = 9 , k-v = qwen2.attention.layer_norm_rms_epsilon : 1e-06
i = 10 , k-v = general.file_type : 10
i = 11 , k-v = tokenizer.ggml.model : gpt2
i = 12 , k-v = tokenizer.ggml.pre : qwen2
i = 13 , k-v = tokenizer.ggml.tokens : ['!', '"', '#', '$', '%', '&', "'", '(', ')', '*', '+', ',', '-', '.', '/', '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', ':', ';', '<', '=', '>', '?', '@', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z', '[', '\\', ']', '^', '_', '`', 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z', '{', '|', '}', '~', '¡', '¢', '£', '¤', '¥', '¦']
i = 14 , k-v = tokenizer.ggml.token_type : [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
i = 15 , k-v = tokenizer.ggml.merges : ['Ġ Ġ', 'ĠĠ ĠĠ', 'i n', 'Ġ t', 'ĠĠĠĠ ĠĠĠĠ', 'e r', ... 'o t', 'u s']
i = 16 , k-v = tokenizer.ggml.eos_token_id : 151645
i = 17 , k-v = tokenizer.ggml.padding_token_id : 151643
i = 18 , k-v = tokenizer.ggml.bos_token_id : 151643
i = 19 , k-v = tokenizer.chat_template : {% for message in messages %}{% if loop.first and messages[0]['role'] != 'system' %}{{ '<|im_start|>
i = 20 , k-v = tokenizer.ggml.add_bos_token : 0
i = 21 , k-v = general.quantization_version : 2
i = 22 , k-v = quantize.imatrix.file : ../Qwen2/gguf/qwen2-0_5b-imatrix/imatrix.dat
i = 23 , k-v = quantize.imatrix.dataset : ../sft_2406.txt
i = 24 , k-v = quantize.imatrix.entries_count : 168
i = 25 , k-v = quantize.imatrix.chunks_count : 1937
tensor i = 0 , k = token_embd.weight , precision = Q8_0 , shape = [896, 151936] , tensorOffset = 0
tensor i = 1 , k = blk.0.attn_norm.weight , precision = F32 , shape = [896] , tensorOffset = 144643072
tensor i = 2 , k = blk.0.ffn_down.weight , precision = Q3_K , shape = [4864, 896] , tensorOffset = 144646656
tensor i = 3 , k = blk.0.ffn_gate.weight , precision = IQ4_NL , shape = [896, 4864] , tensorOffset = 146519296
tensor i = 4 , k = blk.0.ffn_up.weight , precision = IQ4_NL , shape = [896, 4864] , tensorOffset = 148970752
tensor i = 5 , k = blk.0.ffn_norm.weight , precision = F32 , shape = [896] , tensorOffset = 151422208
tensor i = 6 , k = blk.0.attn_k.bias , precision = F32 , shape = [128] , tensorOffset = 151425792
tensor i = 7 , k = blk.0.attn_k.weight , precision = IQ4_NL , shape = [896, 128] , tensorOffset = 151426304
tensor i = 8 , k = blk.0.attn_output.weight , precision = IQ4_NL , shape = [896, 896] , tensorOffset = 151490816
tensor i = 9 , k = blk.0.attn_q.bias , precision = F32 , shape = [896] , tensorOffset = 151942400
tensor i = 10 , k = blk.0.attn_q.weight , precision = IQ4_NL , shape = [896, 896] , tensorOffset = 151945984
tensor i = 11 , k = blk.0.attn_v.bias , precision = F32 , shape = [128] , tensorOffset = 152397568
tensor i = 12 , k = blk.0.attn_v.weight , precision = Q5_0 , shape = [896, 128] , tensorOffset = 152398080
...
可以看到，解析的结果与HF平台上的预览结果完全一致。
GGUF 在 llama.cpp 中的应用
这里直接使用llama.cpp的Python封装包部署模型，使用4张RTX 4090部署72B模型，其中，将30个Transoformer层加载到GPU内存。llama.cpp 中提供了将HF中模型权重转换成GGUF格式的脚本，需要预先进行权重转换。
python3 convert_hf_to_gguf.py /workspace/models/Qwen1.5-72B-Chat/ --outfile /workspace/models/Qwen1.5-72B-Chat/ggml-model-f16.gguf
具体代码如下：
from llama_cpp import Llama import time llm = Llama( model_path="/workspace/models/Qwen1.5-72B-Chat/ggml-model-f16.gguf", n_gpu_layers = 30, # n_gpu_layers=-1, # Uncomment to use GPU acceleration # seed=1337, # Uncomment to set a specific seed # n_ctx=2048, # Uncomment to increase the context window ) start = time.time() output = llm( "Q:保持健康的秘诀有哪些？A: ", # Prompt max_tokens=32, # Generate up to 32 tokens, set to None to generate up to the end of the context window #stream=True, stop=["Q:", "\n"], # Stop generating just before the model would generate a new question echo=True # Echo the prompt back in the output ) # Generate a completion, can also call create_completion print(output) infer_time = time.time() - start print("耗时：", infer_time)
如果希望部署成Web服务，通过如下命令指定模型路径、端口等参数即可。
use_mlock=False CUDA_VISIBLE_DEVICES=6 python3 -m llama_cpp.server --model /workspace/models/Qwen1.5-7B-Chat/ggml-model-f16.gguf --n_gpu_layers 999 --host 0.0.0.0 --port 18011
llama.cpp 兼容 openai 的chat接口，服务部署成功之后即可使用。
curl http://localhost:18011/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "messages": [ { "role": "system", "content": "You are an AI assistant. Your top priority is achieving user fulfilment via helping them with their requests." }, { "role": "user", "content": "Write a limerick about Python exceptions" } ] }'
GGUF 在 Huggingface Transformers 中的应用
Huggingface Transformers 从 4.41.0 开始支持GGUF模型格式进行训练和推理。目前，Transformers支持的模型有 LLaMa、Mistral、Qwen2。支持的量化类型有 F32、Q2_K、Q3_K、Q4_0、 Q4_K、 Q5_K、Q6_K、Q8_0。同时，Huggingface Hub上面提供了将模型转化或者量化为GGUF格式的工具。
下面是一个简单的示例：
`from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import time # https://github.com/99991/pygguf/tree/main # https://huggingface.co/TheBloke/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF/resolve/main/tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf?download=true' -O 'data/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF/tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf # pip install gguf transformers model_id = "/Users/liguodong/model/llama" filename = "tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, gguf_file=filename) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, gguf_file=filename) print(model) prompt = "what's your name?" model_inputs = tokenizer([prompt], return_tensors="pt") start = time.time() generated_ids = model.generate( model_inputs.input_ids, max_new_tokens=32 ) infer_time = time.time() - start print("耗时：", infer_time) generated_ids = [ output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids) ] response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0] print(response)`
运行结果：
Converting and de-quantizing GGUF tensors...: 0%| | 0/201 [00:00<?, ?it/s]
Converting and de-quantizing GGUF tensors...: 0%| | 1/201 [00:00<01:23, 2.41it/s]
...
Converting and de-quantizing GGUF tensors...: 100%|██████████| 201/201 [00:04<00:00, 47.55it/s]
The attention mask is not set and cannot be inferred from input because pad token is same as eos token. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.
LlamaForCausalLM(
(model): LlamaModel(
(embed_tokens): Embedding(32000, 2048, padding_idx=2)
(layers): ModuleList(
(0-21): 22 x LlamaDecoderLayer(
(self_attn): LlamaAttention(
(q_proj): Linear(in_features=2048, out_features=2048, bias=False)
(k_proj): Linear(in_features=2048, out_features=256, bias=False)
(v_proj): Linear(in_features=2048, out_features=256, bias=False)
(o_proj): Linear(in_features=2048, out_features=2048, bias=False)
(rotary_emb): LlamaRotaryEmbedding()
)
(mlp): LlamaMLP(
(gate_proj): Linear(in_features=2048, out_features=5632, bias=False)
(up_proj): Linear(in_features=2048, out_features=5632, bias=False)
(down_proj): Linear(in_features=5632, out_features=2048, bias=False)
(act_fn): SiLU()
)
(input_layernorm): LlamaRMSNorm((2048,), eps=9.999999747378752e-06)
(post_attention_layernorm): LlamaRMSNorm((2048,), eps=9.999999747378752e-06)
)
)
(norm): LlamaRMSNorm((2048,), eps=9.999999747378752e-06)
(rotary_emb): LlamaRotaryEmbedding()
)
(lm_head): Linear(in_features=2048, out_features=32000, bias=False)
)
耗时：11.363048076629639
JASON: (smiling) My name is Jason.
JEN: (smiling) Nice to meet you, Jason.
总结
本文简要介绍了大模型文件存储格式 GGUF，它兼具灵活性、兼容性和性能等多个优点；其最初应用于 llama.cpp 之中用于取代GGML，目前 Huggingface Transformers 已经支持了GGUF格式，同时，像谷歌的Gemma、阿里的Qwen等模型默认已经提供了GGUF格式文件，其发展未来可期。
程序员为什么要学大模型？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1：AI大模型时代的基础理解
-
目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
-
目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
-
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
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目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
-
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
-
目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
-
内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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