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简介
由于对大型语言模型(LLM)的高需求，实施量化已成为其高效运行的关键。这种技术似乎以减少模型权重的精度为代价，从而节省内存并加速推理，但保留了大部分模型性能。最近在 8 位和 4 位量化技术方面的进展，使LLM能够部署在消费级硬件上。加上 Llama 模型和诸如 LoRA 和 QLoRA 等 参数高效微调方法 的推出，已催生了一个多样化的 本地 LLM 生态系统 ，现在可与 OpenAI 的 GPT-3.5 和 GPT-4 相媲美。
在四种主要量化技术 NF4、GPTQ、GGML 和 GGUF 中，本文将帮助你了解并深入探讨 GGML 和 GGUF。前两种量化方法可参考前面文章《使用 GPTQ、AWQ 和 Bitsandbytes 进行模型量化》。
GGML 和 GGUF 代表了简化语言模型的关键一步。GGML 是一种早期尝试，旨在使模型可在常规计算机上运行，但存在局限性。GGML 是由 Georgi Gerganov(用"GG"代表)开发的面向机器学习的 C 语言库，提供了机器学习的基本组件。除了提供张量等基本元素外，它还引入了一种独特的二进制格式来分发 LLM。GGUF 于 2023 年 8 月 21 日推出，是一种后继格式，旨在解决 GGML 的缺陷。它的设计目标是清晰、可扩展和通用，从原型过渡到成熟、用户友好的解决方案。
关于 GGUF
GGUF 由 llama.cpp 团队推出，旨在取代不再支持的 GGML。与 GGML 相比，它提供了多项优势，包括改进的标记化、对特殊标记的支持以及可扩展性。GGUF 将更多关于模型的信息存储为元数据，使其成为面向未来的格式。它提高了性能，尤其是在使用新的特殊标记和自定义提示模板的模型上。
差异和偏好
GGML (优点和缺点):
优点:
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- 早期就尝试为 GPT 模型创建文件格式。
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- 方便在单个文件中共享模型。
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- 模型可在常规计算机上运行，适合更多人使用。
缺点:
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- 缺乏灵活性阻碍了添加额外的模型信息。
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- 出现了与新功能的兼容性问题。
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设置需要手动调整。
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GGUF (改进和注意事项):
改进:
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- 类似于 GGML 的下一个版本，修复了其问题。
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- 可以轻松添加新功能，而不会影响旧模型。
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- 可用于不同模型，而不仅限于 llama.cpp。
需要注意的事项:
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- 旧模型切换到新格式可能需要一些时间。
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- 用户和开发人员需要适应新格式。
GGML 和 GGUF 哪个更好？当然是 GGUF 更好，因为它解决了 GGML 存在的问题。它更加灵活，可以无缝添加新功能，并且可以与不同的模型一起使用。
从 GGML 转换到 GGUF:
llama.cpp GitHub 仓库【1】提供了从 GGML 转换到 GGUF 的指导步骤，该工具位于 convert-llama-ggml-to-gguf.py。使用此工具可以轻松地将模型从 GGML 迁移到 GGUF。用户可以利用它来更新自己的模型，从而充分利用 GGUF 更好的特性和设计。这种切实可行的方法确保了用户的顺利过渡，符合 GGML 团队优先考虑用户便利性的承诺。
GGUF 在客户端和库中的支持:
截至 2023 年 8 月 25 日，各种客户端和库已经支持 GGUF:
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- llama.cpp
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- text-generation-webui
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- KoboldCpp
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- LoLLMS Web UI
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- ctransformers
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- llama-cpp-python
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- candle
此外，LM Studio 也在 2023 年 8 月 25 日更新以支持 GGUF。
结论
总之，GGUF 的推出代表了语言模型文件格式的重大飞跃。其用户友好的特性、增强的标记化以及广泛的支持使其成为优于 GGML 的首选。提供了转换选项，并且越来越多的客户端和库支持 GGUF，凸显了社区热衷于采用 GGUF。这一进化必将为语言模型的持续发展做出贡献，使其更加高效，并为更广泛的用户群体所接受。
参考资料
【1】 llama.cpp 源码仓库： https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/convert-llama-ggml-to-gguf.py 【2】使用 GPTQ、AWQ 和 Bitsandbytes 进行模型量化
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