链载Ai

标题: 魔搭社区GGUF模型怎么玩！看这篇就够了 [打印本页]
作者: 链载Ai    时间: 3 天前
标题: 魔搭社区GGUF模型怎么玩！看这篇就够了

近期，Qwen2系列模型家族发布了系列GGUF格式模型。通过llama.cpp/Ollama等生态的发展，很多大语言模型都支持GGUF格式，极大地简化了大语言模型的应用流程，让即便是模型领域的初学者，只有一台CPU笔记本，也能轻松上手顶尖的AI技术。我们希望分析GGUF模型的使用方式，并逐一介绍当下主流的生态系统工具（llama.cpp，Ollama， lmstudio， Open-Webui），从下载、解析到部署运行，全方位解锁GGUF模型的便捷玩法，帮助开发者丝滑的体验最新的大模型技术。


01

单模型文件下载

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;text-wrap: wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);visibility: visible;">

GGUF通常可以通过单模型文件完成推理，魔搭社区可以通过命令行CLI，Python SDK，页面下载等多个方式下载单个模型。


命令行CLI下载

使用ModelScope命令行工具下载单个模型，以Qwen2-7B的GGUF格式为例：


modelscopedownload--model=qwen/Qwen2-7B-Instruct-GGUF--local_dir.qwen2-7b-instruct-q8_0.gguf


PythonSDK下载


from modelscope.hub.file_download import model_file_download
model_dir=model_file_download(model_id='qwen/Qwen2-7B-Instruct-GGUF',file_path='qwen2-7b-instruct-q8_0.gguf')


页面下载


02

模型推理工具

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;text-wrap: wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);visibility: visible;">

本文主要介绍llama.cpp， ollama，LM Studio三个工具，以下是比较不同工具的总结图。我根据自己的快速主观体验做了一些星级评定——希望这对您的比较有所帮助。


UI

文件上传（RAG）

命令行

页面友好度

安装友好度

是否开源

llama.cpp

支持

不支持

支持


友好

是

Ollama

需要额外安装Open-WebUI

Open-WebUI支持

支持

命令行友好/WebUI一般

是

LMStudio

支持

不支持

支持

非常友好

否


llama.cpp

环境安装


git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.gitcd llama.cppmake -j# GPU机型需要cuda加速推理build# make -j LLAMA_CUDA=1


模型推理

要运行 Qwen2，您可以使用 llama-cli（主程序）或 llama-server（主程序）。建议使用 llama-server，因为它简单且与 OpenAI API 兼容。例如：


./llama-server-m/mnt/workspace/qwen2-7b-instruct-q8_0.gguf-ngl28-fa

更多参数说明可参照官方文档：https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/examples/server/README.md



接口调用

然后就可以很容易地使用 OpenAI API 访问已部署的服务：

import openai
client = openai.OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:8080/v1",api_key = "sk-no-key-required")
completion = client.chat.completions.create(model="qwen", # model name can be chosen arbitrarilymessages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "tell me something about michael jordan"}])print(completion.choices[0].message.content)


CLI调用

使用 llama-cli，ChatML 模板中-cml 已被删除。改用--in-prefix 和--in-suffix 来解决此问题。

./llama-cli-mqwen2-7b-instruct-q5_k_m.gguf\-n512-co-i-if-fprompts/chat-with-qwen.txt\--in-prefix"<|im_start|>user\n"\--in-suffix"<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"\-ngl24-fa


Webui访问

在浏览器中输入：http://127.0.0.1:8080



Ollama

Ollama 是一款极其简单的基于命令行的工具，用于运行 LLM。它非常容易上手，可用于构建 AI 应用程序。


本文使用Ollama Modelfile，结合魔搭ModelScope社区CLI模型下载，并分别在魔搭Notebook环境和Mac环境几行代码轻松体验大语言模型。


Linux环境使用

Liunx用户可使用魔搭镜像环境安装【推荐】

gitclonehttps://www.modelscope.cn/modelscope/ollama-linux.gitcdollama-linuxsudochmod777./ollama-modelscope-install.sh./ollama-modelscope-install.sh


启动Ollama服务

ollamaserve


创建ModelFile

复制模型路径，创建名为“ModelFile”的meta文件，内容如下：

FROM /mnt/workspace/qwen2-7b-instruct-q8_0.gguf
# set the temperature to 0.7 [higher is more creative, lower is more coherent]PARAMETER temperature 0.7PARAMETER top_p 0.8PARAMETER repeat_penalty 1.05TEMPLATE """{{ if and .First .System }}<|im_start|>system{{ .System }}<|im_end|>{{ end }}<|im_start|>user{{ .Prompt }}<|im_end|><|im_start|>assistant{{ .Response }}"""# set the system messageSYSTEM """You are a helpful assistant."""


创建自定义模型

使用ollamacreate命令创建自定义模型

ollamacreatemyqwen2--file./ModelFile


通过使用 ollama list 列出可用模型来验证自定义模型的创建。


运行模型：

ollamarunmyqwen2


测试自定义模型，使用终端与您的自定义模型聊天，以确保其行为符合预期。验证它是否根据自定义的系统提示和模板做出响应。


显存占用：


Mac环境安装

在官网下载Mac安装包，并解压安装，启动Ollama服务


模型下载并使用Ollama创建推理

下载和创建推理和上文一致，我们在Mac上创建一个myqwen2的模型并通过Ollama运行。


本地安装OpenWebUI并体验

环境要求：

condacreate--namewebuipython=3.11condaactivatewebuicondaconfig--addchannelsconda-forgecondainstallnodejs


下载安装open-webui并运行

git clone https://github.com/open-webui/open-webui.gitcd open-webui/
# Copying required .env filecp -RPp .env.example .env
# Building Frontend Using Nodenpm inpm run build
# Serving Frontend with the Backendcd ./backendpip install -r requirements.txt -Ubash start.sh


打开本地运行的webUI地址0.0.0.0:8080就可以体验啦！


LMStudio

LM Studio 有一个不错的 GUI，可用于与 LLM 交互。LM Studio是唯一一个非开源的项目，但可以免费下载。


下载链接:

https://lmstudio.ai/


模型gguf文件在魔搭社区下载的时候，设置保存路径为：~/.cache/lm-studio/models/Publisher/Repository/，就可以被LMStudio加载。


对话UI 如下所示：


模型管理界面：


LMStudio包括Open-Webui，Llama.cppUI还在底部显示了token生成速度，在M1芯片上，0.5B的Qwen2这个模型速度是58.73tok/s






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