如何创建GGUF模型文件？让你在本地电脑上体验Llama2大型语言模型

Llama 2 是 Meta 公司发布的最新一代开源大模型，训练数据集达2万亿 Token，上下文长度由 llama 1 的 2048 扩展到 4096，能理解和生成更长的文本，在开源大模型中各基准的测试上表现突出，最重要的是，该模型可免费用于商业用途。

关于模型量化

大语言模型在各种领域都有着广泛的应用，但是也面临着一些挑战，比如模型的大小、计算量和内存占用都很大，这限制了模型在某些设备上的部署和运行。为了解决这些问题，模型量化应运而生。模型量化是一种将浮点计算转成低比特定点计算的技术，它可以有效的降低模型计算强度、参数大小和内存消耗，从而提高模型的推理速度和效率。

什么是 GGUF 文件？

它是一种新的二进制模型文件，它可以对深度学习模型进行高效的压缩，大大减少模型的大小和内存占用，从而提高模型的推理速度和效率，同时兼顾模型的推理质量。其中，一个突出的优点是可以跨平台和跨设备地加载和运行模型，无需安装任何额外的依赖库。

GGUF 有多种格式，主要区别在于浮点数的位数和量化的方式。不同的格式会影响模型的大小、性能和精度，一般来说，位数越少，量化越多，模型越小，速度越快，但是精度也越低。

例如：Q4_K_M 是一种 GGUF 模型文件的量化方式，它表示使用 4 位整数来量化模型的权重，其中 K 表示 Kernel，M 表示 Medium，意味着只有卷积核的权重被量化，而且使用中等的量化精度。

什么是 llama.cpp？

llama.cpp 是一个用 C/C++ 编写的 Llama 2 的运行时，可以在普通的笔记本电脑上运行 Llama 2 的模型，用来将模型转换并量化为 GGUF 文件，从而实现更多的功能和交互。

接下来，进入正题，这里通过 Windows 11 中的 wsl 2 来安装 Ubuntu 20.04 系统进行操作，先点个关注吧