llama.cpp

Ollama

LMStudio
和其他很多热门项目的底层实现,也是
GPUStack
所支持的推理引擎之一,它提供了
GGUF
模型文件格式。GGUF (General Gaussian U-Net Format) 是一种用于存储模型以进行推理的文件格式,旨在针对推理进行优化,可以快速加载和运行模型。

llama.cpp
还支持量化模型,在保持较高的模型精度的同时,减少模型的存储和计算需求,使大模型能够在桌面端、嵌入式设备和资源受限的环境中高效部署,并提高推理速度。

今天带来一篇介绍如何制作并量化
GGUF
模型,将模型上传到
HuggingFace

ModelScope
模型仓库的操作教程。

注册与配置 HuggingFace 和 ModelScope

  • 注册 HuggingFace

访问
https://huggingface.co/join
注册 HuggingFace 账号(需要某上网条件)

  • 配置 HuggingFace SSH 公钥

将本地环境的 SSH 公钥添加到 HuggingFace,查看本地环境的 SSH 公钥(如果没有可以用
ssh-keygen -t rsa -b 4096
命令生成):

cat ~/.ssh/id_rsa.pub

在 HuggingFace 的右上角点击头像,选择
Settings
-
SSH and GPG Keys
,添加上面的公钥,用于后面上传模型时的认证。

  • 注册 ModelScope

访问
https://www.modelscope.cn/register?back=%2Fhome
注册 ModelScope 账号

  • 获取 ModelScope Token

访问
https://www.modelscope.cn/my/myaccesstoken
,将 Git 访问令牌复制保存,用于后面上传模型时的认证。

image-20241106162218513

准备 llama.cpp 环境

创建并激活
Conda
环境(没有安装的参考
Miniconda
安装:
https://docs.anaconda.com/miniconda/
):

conda create -n llama-cpp python=3.12 -y
conda activate llama-cpp
which python
pip -V

克隆 llama.cpp 的最新分支代码,编译量化所需的二进制文件:

cd ~
git clone -b b4034 https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp/
pip install -r requirements.txt
brew install cmake
make

image-20241106120151035

编译完成后,可以运行以下命令确认量化所需要的二进制文件
llama-quantize
是否可用:

./llama-quantize --help

image-20241106120420296

下载原始模型

下载需要转换为 GGUF 格式并量化的原始模型。

从 HuggingFace 下载模型,通过 HuggingFace 提供的
huggingface-cli
命令下载,首先安装依赖:

pip install -U huggingface_hub

国内网络配置下载镜像源:

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

这里下载
meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct
模型,该模型是
Gated model
,需要在 HuggingFace 填写申请并确认获得访问授权:

image-20241106141024313

在 HuggingFace 的右上角点击头像,选择
Access Tokens
,创建一个
Read
权限的 Token,保存下来:

image-20241106131544469

下载
meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct
模型,
--local-dir
指定保存到当前目录,
--token
指定上面创建的访问 Token:

mkdir ~/huggingface.co
cd ~/huggingface.co/
huggingface-cli download meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct --local-dir Llama-3.2-3B-Instruct --token hf_abcdefghijklmnopqrstuvwxyz

转换为 GGUF 格式与量化模型

创建 GGUF 格式与量化模型的脚本:

cd ~/huggingface.co/
vim quantize.sh

填入以下脚本内容,并把
llama.cpp

huggingface.co
的目录路径修改为当前环境的实际路径,需要为绝对路径,将
d
变量中的
gpustack
修改为 HuggingFace 用户名:

#!/usr/bin/env bash

llama_cpp="/Users/gpustack/llama.cpp"
b="/Users/gpustack/huggingface.co"

export PATH="$PATH:${llama_cpp}"

s="$1"
n="$(echo "${s}" | cut -d'/' -f2)"
d="gpustack/${n}-GGUF"

# prepare

mkdir -p ${b}/${d} 1>/dev/null 2>&1
pushd ${b}/${d} 1>/dev/null 2>&1
git init . 1>/dev/null 2>&1

if [[ ! -f .gitattributes ]]; then
    cp -f ${b}/${s}/.gitattributes . 1>/dev/null 2>&1 || true
    echo "*.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text" >> .gitattributes
fi
if [[ ! -d assets ]]; then
    cp -rf ${b}/${s}/assets . 1>/dev/null 2>&1 || true
fi
if [[ ! -d images ]]; then
    cp -rf ${b}/${s}/images . 1>/dev/null 2>&1 || true
fi
if [[ ! -d imgs ]]; then
    cp -rf ${b}/${s}/imgs . 1>/dev/null 2>&1 || true
fi
if [[ ! -f README.md ]]; then
    cp -f ${b}/${s}/README.md . 1>/dev/null 2>&1 || true
fi

set -e

pushd ${llama_cpp} 1>/dev/null 2>&1

# convert

[[ -f venv/bin/activate ]] && source venv/bin/activate
echo "#### convert_hf_to_gguf.py ${b}/${s} --outfile ${b}/${d}/${n}-FP16.gguf"
python3 convert_hf_to_gguf.py ${b}/${s} --outfile ${b}/${d}/${n}-FP16.gguf

# quantize

qs=(
  "Q8_0"
  "Q6_K"
  "Q5_K_M"
  "Q5_0"
  "Q4_K_M"
  "Q4_0"
  "Q3_K"
  "Q2_K"
)
for q in "${qs[@]}"; do
    echo "#### llama-quantize ${b}/${d}/${n}-FP16.gguf ${b}/${d}/${n}-${q}.gguf ${q}"
    llama-quantize ${b}/${d}/${n}-FP16.gguf ${b}/${d}/${n}-${q}.gguf ${q}
    ls -lth ${b}/${d}
    sleep 3
done

popd 1>/dev/null 2>&1

set +e

开始将模型转换为
FP16
精度的 GGUF 模型,并分别用
Q8_0

Q6_K

Q5_K_M

Q5_0

Q4_K_M

Q4_0

Q3_K

Q2_K
方法来量化模型:

bash quantize.sh Llama-3.2-3B-Instruct

脚本执行完后,确认成功转换为
FP16
精度的 GGUF 模型和量化后的 GGUF 模型:

image-20241106154934731

模型被存储在对应用户名的目录下:

ll gpustack/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/

image-20241106171759142

上传模型到 HuggingFace

在 HuggingFace 右上角点击头像,选择
New Model
创建同名的模型仓库,格式为
原始模型名-GGUF

image-20241106171458202

更新模型的 README:

cd ~/huggingface.co/gpustack/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF
vim README.md

为了维护性,在开头的元数据之后,记录原始模型和
llama.cpp
的分支代码 Commit 信息,注意按照原始模型的信息和
llama.cpp
的分支代码 Commit 信息更改:

# Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF

**Model creator**: [meta-llama](https://huggingface.co/meta-llama)<br/>
**Original model**: [Llama-3.2-3B-Instruct](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct)<br/>
**GGUF quantization**: based on llama.cpp release [b8deef0e](https://github.com/ggerganov/llama.cpp/commit/b8deef0ec0af5febac1d2cfd9119ff330ed0b762)

---

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准备上传,安装 Git LFS 用于管理大文件的上传:

brew install git-lfs

添加远程仓库:

git remote add origin git@hf.co:gpustack/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF

添加文件,并通过
git ls-files
确认提交的文件,
git lfs ls-files
确认所有
.gguf
文件被 Git LFS 管理上传:

git add .
git ls-files
git lfs ls-files

image-20241106181806616

上传超过 5GB 大小的文件到 HuggingFace 需开启大文件上传,在命令行登录 HuggingFace,输入上面下载模型章节创建的 Token:

huggingface-cli login

为当前目录开启大文件上传:

huggingface-cli lfs-enable-largefiles .

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将模型上传到 HuggingFace 仓库:

git commit -m "feat: first commit" --signoff
git push origin main -f

上传完成后,在 HuggingFace 确认模型文件成功上传。

上传模型到 ModelScope

在 ModelScope 右上角点击头像,选择
创建模型
创建同名的模型仓库,格式为
原始模型名-GGUF
,并填写 License、模型类型、AI 框架、是否公开模型等其他配置:

image-20241106222426572

上传本地仓库的
README.md
文件并创建:

image-20241106223134251

添加远程仓库,需要使用本文最开始获得的 ModelScope Git 访问令牌提供上传模型时的认证:

git remote add modelscope https://oauth2:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx@www.modelscope.cn/gpustack/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF.git

获取远端仓库已存在的文件:

git fetch modelscope master

由于 ModelScope 使用
master
分支而非
main
分支,需要切换到
master
分支并通过
cherry-pick

main
下的文件移到
master
分支,先查看并记下当前的 Commit ID:

git log

image-20241106224107550

切换到
master
分支,并通过
main
分支的 Commit ID 将
main
分支下的文件移到
master
分支:

git checkout FETCH_HEAD -b master
git cherry-pick -n 833fb20e5b07231e66c677180f95e27376eb25c6

修改冲突文件,解决冲突(可以用原始模型的
.gitattributes
合并
*.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
,参考
quantize.sh
脚本相关逻辑 ):

vim .gitattributes

添加文件,并通过
git ls-files
确认提交的文件,
git lfs ls-files
确认所有
.gguf
文件被 Git LFS 管理上传:

git add .
git ls-files
git lfs ls-files

将模型上传到 ModelScope 仓库:

git commit -m "feat: first commit" --signoff
git push modelscope master -f

上传完成后,在 ModelScope 确认模型文件成功上传。

总结

以上为
使用 llama.cpp 制作并量化 GGUF 模型,并将模型上传到 HuggingFace 和 ModelScope 模型仓库
的操作教程。

llama.cpp
的灵活性和高效性使得其成为资源有限场景下模型推理的理想选择,应用十分广泛,GGUF 是
llama.cpp
运行模型所需的模型文件格式,希望以上教程能对如何管理 GGUF 模型文件有所帮助。

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