yarn add gpt4all@alpha npm install gpt4all@alpha pnpm install gpt4all@alpha. Created 72 commits in 4 repositories. Features. 日本語が利用できるかについても試し. spm 6 commits. First attempt at full Metal-based LLaMA inference: llama : Metal inference #1642. ! ⚠️ 이 게시물은 작성자가 삭제할 수 없도록 설정되어 있습니다. 6bは株式会社rinnaが公開した日本語特化のLLMです。. c++で4bit量子化。. cpp, and adds a versatile Kobold API endpoint, additional format support, backward compatibility, as well as a fancy UI with persistent stories, editing tools, save formats, memory, world info,. llm is powered by the ggml tensor library, and aims to bring the robustness and ease of use of Rust to the world of large language models. C transformer是一个Python库，它为使用GGML库并在C/ c++中实现了Transformers模型。 为了解释这个事情我们首先要了解GGML： GGML库是一个为机器学习设计的张量库，它的目标是使大型模型能够在高性能的消费级硬件上运行。这是通过整数量化支持和内置优化算法实现的。 line-corporation/japanese-large-lm-3. Search all of Reddit. 可实现本地电脑的音频转文字软件！. MPIを2にする必要があるようです｡ 手持ちのRTX3090 x2で動きました｡ VRAMは13GB x2程度--use_4bitを入れると､量子化できるようですが､エラーが出ました(7bでは動きました)｡构建 ggml / llama. 一方で、日本語の扱いには評判通り、若干課題があるようです。実行にはかなり時間が掛かっているので、リアルタイムな応答には程遠いですが、ローカルで、この. bin模型的获取和合并. 元モデルは fp16 で, 7. ローカルPCで大規模言語モデルを動かすには、llama. この. 11 ms. GGML - AI at the edge. 요즘 LLM 모델 ggml 버전이라는 말이 많은데, 명료하게 정리된 자료가 없어서 설명해주실 분 있을까요? - 개념, 장단점, 사용법, 특 등이 어떤지 궁금합니다. 残念ながら、Freedom GPTは日本語を理解していませんね。。。 というわけで、英訳していきましょう。 わぁ！称賛してます！！！なんて 非倫理的！！ この返答にインテル13世代CPUのi5で10秒かからないくらいの所要時間でした。 加えてこのモデルには日本語に特化したモデルもあるというではありませんか。 これは利用してみたい！ というわけで今回は、自然言語処理のしの字も知らない素人が「GPT2-japanese」を使って遊んでみました。 四月に入って、エイプリルフールのネタをHuggingFaceでやるという不届き者も現れたが、いくつか本物のニュースが混じっているから気が抜けない。 Cerebras-GPTは、完全にフリーのGPTモデルを標榜している。 ドスパラ製Memeplexマシン(A6000x2,256GBRAM,20TBHDD)で実際にこの大規模言語モデルをダウンロード. 他提到 LLaMA. このリポジトリのクローンを作成し、 に移動してchat. Colabインスタンス. 4. The older GGML format revisions are unsupported and probably wouldn't work with anything other than KoboldCCP since the Devs put some effort to offer backwards compatibility, and contemporary legacy versions of llamaCPP. github. sh large 処理ではshファイルを作り、それを実行します。koboldcpp. The model files prefixed with for-tests-are empty (i. With Xorbits Inference, you can effortlessly deploy and serve your or state-of-the-art built-in models using just a single command. 3、什么是GGML. cpp much better and it's almost ready The . 그 외에 최적화 알고리즘을 지원하는 군요. js API. cpp 作者：Georgi Gerganov. その後、以下コマンドを実行し、Whisper. Similar to Hardware Acceleration section above, you can. cpp. bin files that are used by llama. As such, any changes should be done in there. py to get gguf file through a ggml transformation. With Xorbits Inference, you can effortlessly deploy and serve your or state-of-the-art built-in models using just a single command. The more bits, the larger the filesize. ASCII 文字列は 1Byte で表現できますが、日本語は 1Byte では表現できません。. 2016 年做 移动端 推理的时候，为了减少库体积，不用 protobuf/flatbuf 底层依赖，直接手拆成原始的 c 函数调用；也是 2022 年 megcc 用 MLIR 做的最终样子，更优秀。 ggml 类似 2016 年的思路，多了个 graph 设计、底层 kernel 也没啥，就是简单、糙快猛。Convert the model to ggml FP16 format using python convert. 目前谈论比较多的是GPU量化问题。. Saved searches Use saved searches to filter your results more quicklySep 8. Sign up for free to join this conversation on GitHub . cpp のオリジナル実装は 夕方にハック されました。. updateの概要. Only requires ~2. ggml. At present, inference is only on the CPU, but we hope to support GPU inference in the future through alternate backends. cpp 这个项目仅仅是一个晚上的 hacking，由于核心在于 ggml 这个 tensor 库，在社区广为应用的情况下，大家也用 ggml 格式来称呼此类经过转换的模型，于是大哥 GG 便冠名定义了一种格式。. exeと同じ場所に置くだけ。というか、上記は不要で、同じ場所にあるchat. main: load time = 19427. cppライブラリのPythonバインディングを提供するパッケージであるllama-cpp-pythonを用いて、各モデルのGPU使用量を調査しようと思います。. {"payload":{"allShortcutsEnabled":false,"fileTree":{"":{"items":[{"name":". Model タブにて、モデルに Llama-2-7B-Chat-GGML がセットされていることを確認して、Text Generation タブに移動。 結果. This is HP’s official website to download the correct drivers free of cost for Windows and. /convert-llama2c-to-ggml [options] options: -h, --help show this help message and exit --copy-vocab-from-model FNAME path of gguf llama model or llama2. Supported GGML models: LLAMA (All versions including ggml, ggmf, ggjt, gpt4all). RWKV-4-WORLDなので、トークナイザーに「 world 」を指定します。. 3GB when using txt2img with fp16 precision to generate a 512x512 image. ggml形式なGPT-NeoXモデルのRubyクライアントを作って、LINE社の日本語言語モデルを試してみた。 本当はRailsでいい感じのデモ作れるとカッコいいんでしょうけど、ここまでで満足してしまった。 GPTNeoXClientは、シンプルなクライアントで、ggml形式のGPT-NeoXモデルの読み込みと補間しかでき. LLaMA modelGGML形式の7Bモデルはあまり日本語が得意ではないようなので、ここでは、素数判定の関数を定義する際の関数名(is_prime)と引数(num)を与えてみた。LLaMA. Add this topic to your repo. Here are my . json, package. ggml is written in C/C++ and is designed to be fast, portable and easily embeddable; making use of. First give me a outline which consist of headline, teaser. This end up using 3. from_documents として格納することも出来る( Chroma. cpp 65B run. cpp」で使われているGGMLファイルが「GGUF」という新フォーマットに変更されるとのこと。 フォーマット変更の要点 GGUFは、GGMLよりも拡張性. # Load the model using Torch. Release chat. py <path to OpenLLaMA directory>. 先ほど出力したwavファイルからwhisper. However, we made it in a continuous conversation format instead of the instruction format. ・4bit、5bit、8bitの. /models/download-ggml-model. とはいえLlama. モデルのダウンロードと量子化. ただし、Alpacaは日本語には対応していないようで、「こんにちは. exeを持ってくるだけで動いてくれますね。. py 」を使います。. /main -m models/ggml-large. -m でダウンロードしたモデルファイルを使う。. bin; They're around 3. aiは2023年6月現在、GPUなしでチャットAIを動作させる機械学習用のtensorライブラリ「GGML」を開発中と発表した。. Get App Log In. 50 ms. 今後の利用方法. 2023年8月16日 22:09. In the Model drop-down: choose the model you just downloaded, falcon-7B. // add user codepreak then add codephreak to sudo. 42G这个模型，下面百度云盘下载链接）. It is used by llama. smspillaz/ggml-gobject: GObject-introspectable wrapper for use of GGML on the GNOME platform. 3-groovy. 以前のテストで使用した日本語のtest. rustformers is a group that wants to make it easy for Rust developers to access the power of large language models (LLMs). 由 llama. cpp (through llama-cpp-python), ExLlama, ExLlamaV2, AutoGPTQ, GPTQ-for-LLaMa, CTransformers, AutoAWQ Dropdown menu for quickly switching between different models1. cpp のルートで以下を実行すればOK. 0有下面的更新。. cpp 「Llama. ⚠️注意 今回公開するのはLoRAを用いて作成したLLaMAの日本語化Adapterでありモデル自体ではありません。 LoRAをマージするベースのLLaMAは商用不可であり、今回公開するAdapterで日本語化したモデルも商用利用はできません。 OpneAIの利用規約で、OpenAIサービス、ChatGPTの出力結果を競合モデル開発. オーディオファイルを用意します。Whisper CPPは16KHz WAVファイルしか対応していないので、ffmpegで変換しておきます。my_audio. This model gains a lot from batch inference, which is currently not supported by ggml. main: total time = 96886. bash . 基本は同じことをやるので、自分が大事だと思った部分を書きます。. converter は huggingface の repo を自動で取得します. Written in C. プロンプトエンジニアリングとかを頑張って ChatGPT っぽいのを作ってみる; Whisper - GPT3-J - Stable Diffusion でなんかいい感じのことをやってみる Vicuna-v1. (投稿時点の最終コミットは53dbba769537e894ead5c6913ab2fd3a4658b738). Q5_K_M. 3-groovy. プロンプト: 江戸幕府は 結果: 江戸幕府. フルの学習もいけそう? ggml backward を実装する対応も行われ始めています. SentencePieceでの日本語分かち書きをTransformersのパイプラインに組み込む. 今回は. Because of the different quantizations, you can't do an exact comparison on a given seed. // dependencies for make and python virtual environment. 日本語での会話もしてみたいなーと思い、Bobを日本人化してみました。 性格も指定できるみたいですね、面白い。 先ほどのchat-with-bob. It's a game-changer for. 6b と、Instruction Tuningを施した rinna/japanese-gpt-neox-3. (以下､元記事です) 話題のLamma2をファインチューニ. To install the server package and get started: pip install whisper-cpp-python [ server] python3 -m. Google Colab Proを使って、T4のハイメモリを. cppやggmlを使う方法があります。ここでは、ggmlを使います。 Colabを使ってggmlに変換. tokenizerとalpacaモデルのダウンロードモデルはここからggml-alpaca-7b-q4. ただ素人が夏休みの自由研究程度にやってみただけなので、本当に日本語が話せるだけで話す内容はめちゃくちゃです。 今回私が作ったモデルはHuggingfaceにfp16版とggml版をアップロードしてあります。 作成した日本語Llamaの出力例 改めてMacでLLMを試します。. わたしにはVicuna-13Bとの差は実感できませんでしたが、ちょっとしたチャットボット用途（スタックチャンの会話エンジンとか）には十分な品質だと思います。. __init__(model_name, model_path=None, model_type=None, allow_download=True) Name of GPT4All or custom model. It does take some time to process existing context, but the time is around 1 to ten seconds. python server. q4_K_M. cppの量子化モデル llama. AutoGPTQ 「AutoGPTQ」を使って「Llama 2」の最大サイズ「70B」の「Google Colab」での実行に挑戦してみます。RedditのローカルLLM板に以下の投稿があった。週明けに「llama. GGML_TYPE_Q3_K - "type-0" 3-bit quantization in super-blocks containing 16 blocks, each block having 16 weights. cppだとそのままだとGPU関係ないので、あとでcuBLASも試してみる。. 今回はLlama. 以llama. 単語、フレーズ、ウェブページを日本語から 100 以上の他言語にすぐに翻訳できる Google の無料サービスです。. 日本語は受け付けてくれないけど、単純な問いには答えてくれます会員登録（無料） すると全てご覧いただけます。. py <path to OpenLLaMA directory>. 乱数が rand() で質がよくありません. py--gpt-model-name ggml-wizardLM-7 B. I thought it could be because I don't use the pre-compiled wheels. GGML files are for CPU + GPU inference using llama. Quantized Size of Llama. py 文件中,使用 python convert-pth-to-ggml. /chat --model ggml-alpaca-7b-q4. Text Generation • Updated Sep 27 • 1. m4aを変換します。English | 中文介绍 | 日本語. 37 and later. CTransformers is a python bind for GGML. 76B params. cpp: Golang bindings for GGML models; To restore the repository. Game Maker Language, the scripting language of Game Maker; Generalized Markup Language, a set of macros for the IBM text formatter,. How to install Install LlamaGPT on your umbrelOS home server . devops","path":". Instruction Tuning. This end up using 3. タイトル通り、 ggml を使ってGPUがなくても open-calm-small という言語モデルで文章を生成します。. 6b-instruction-sft の二種類を公開しています。. # Iterate over all variables and write them to a binary file. The Bloke on Hugging Face Hub has converted many language models to ggml V3. m4aが今回用意したファイルです。総括として、GPT4All-Jは、英語のアシスタント対話データを基にした、高性能なAIチャットボットです。. 2023 年 2 月 24 日、Meta Research は LLaMA をリリースしました。. 100% private, with no data leaving your device. 16-bit float support. Run OpenAI Compatible API on Llama2 models. Then create a new virtual environment: cd llm-llama-cpp python3 -m venv venv source venv/bin/activate. exe. ggml化されたものが既に展開されているので、今回はこちらを利用します。. 日本語llmはgpt-neox系のモデルが中心で、ggmlで量子化できるものが多い。 GGMLモデルをPythonで使う場合、 llama-cpp-python または C Transformers と. 5. Cloning the repo. en は英語特化のモデルなのかな？） small のモデルのダウンロードは whisper. cpp directory. PythonのプログラムのやりとりもGPT-3. WebResearchRetriever. main: load time = 19427. I haven't tested perplexity yet, it would be great if someone could do a comparison. main: sample time = 440. 275 lines8. As of June 2023, the focus is on keeping pace. modelとggml. devops","contentType":"directory"},{"name":". cpp: Golang bindings for GGML models; To restore the repository. main: sample time = 440. py-i Qwen/Qwen-7B-Chat-t q4_0-o qwen7b-ggml. Scales and mins are quantized with 6 bits. Youtubeとかで配信するならコメントをYoutubeのAPIで取得してきて. はじめに YouTubeなどに動画をそのままアップロードすると、自動的に日本語や英語の音声データの文字起こしがされるが、特に日本語に関してはかなり間違いを含んでいる。 自分の場合は、実験手技に関する研究系の動画を上げることが多い。 例として過去作った実験手技の動画から、youtubeが. The project, serverless-runpod-ggml, is a Docker image that allow you to take trained language models from Hugging Face and create serverless inference endpoints on Runpod. Enter the newly created folder with cd llama. Macbook Pro M1 上で、ggmlを使っていろいろな大規模言語モデルを動かしてみました。. py 'rinna/japanese-gpt-neox-3. 1 You need to quantize each of them separately like this:GPT4All-Jと互換性のあるモデルならなんでもOKとのことですが、今回はガイド通り「ggml-gpt4all-j-v1. Installation pip install gguf API Examples/Simple Tools. 以下のようにモデルファイル (models/ggml-base. About GGML. This can be done using the following code: from llama_cpp import Llama llm = Llama (model_path="zephyr-7b-beta. cpu/diskオフロードでVRAM16Gで. GGML supports a number of different quantization strategies (e. For the first time ever, this means GGML can now outperform AutoGPTQ and GPTQ-for-LLaMa inference (though it still loses to exllama) Note: if you test this, be aware that you should now use --threads 1 as it's no longer beneficial to use. (blog では日本語は改善の余地があるとはしている. The default version is v1. github","path":". The bert. huggingface. I use their models in this. Unicode 文字列から Binary へ. KoboldCpp, a powerful GGML web UI with GPU acceleration on all platforms (CUDA and OpenCL). m4aファイルを使って、速度を比較してみます。 Whisper C++が処理できる音声ファイルは、サンプリング・レートが16KのWAVファイルのみとのことなので、test. 根据 LLaMA 的 禁止商用的严格开源许可 ，且其并未正式开源. load())) がテキストが長いと検索の時間も長くなってしまうのでここではchunk_size=1000にしている 実行すると数十分ほど時間がかかるが、実行が終わると store ディレクトリは次のようなものが出来上がるはじめに こんにちは、Lightblue の富岡です。 Meta から先月 （日本時間2023年7月19日）発表された 「Llama 2」 ですが、その日本語性能については賛否両論で、評価がまだ定まっていません。 本記事では、Llama 2 （7B ・13B） の日本語による質問応答性能についてまとめます。結論から言うと、Llama 2. com> Date: Thu Jun 29 21:15:15 2023 +0800 Use unsigned for random seed (#2006. The generation of the image embedding takes ~1. これにより LLama 33B が 3090 x 1 (24 GB) GPU で LoRA finetuning. Llama. py to transform Qwen-LM into quantized GGML format. モデルサイズは 2. CPU memory と GPU VRAM で mmap で on-demand paging で optimizer state をページングして GPU out-of-memory を回避するよ. txt","contentType":"file. 名前の変更が可能になったら「ggml-alpaca-7b-q4. do_lower_case = True # due to some bug of tokenizer config loading model = AutoModelForCausalLM. 3-groovy. かなり小さいモデルですけど、. cppを使うためGGML形式のモデルを選びます。 ダウンロードしたらわかりやすいフォルダに置いておきましょう。 ここではCドライブ直下に「Llama 2」というフォルダを作ってその中に入れました。 必要なライブラリをインストールする「rinna. 13Bは16GB以上推奨。. {"payload":{"allShortcutsEnabled":false,"fileTree":{"":{"items":[{"name":". GPUI: NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB. whisper-cpp-python offers a web server which aims to act as a drop-in replacement for the OpenAI API. beamsearch 2 にします! [07:23. binをダウンロード。llm - Large Language Models for Everyone, in Rust. 对于使用最多的就是GPTQ [ arxiv. cpp 作者：Georgi Gerganov. Llama. sh large build make WAV ファイルから音声を文字書き起こし. cppのリポジトリをクローン。 $ git clone. ai 이라는 회사도 만들었군요. For instance, there are already ggml versions of Vicuna, GPT4ALL, Alpaca, etc. 2-py3-none-any. Join to view full profile. cpp」はC言語で記述されたLLMのランタイムです。「Llama. Tensor library for machine learning. -l auto を指定しないと日本語の文字起こししてくれないので指定. モデルの準備 今回は、「vicuna-7b-v1. /rwkv. First, let’s create a virtual environment: conda create -n vicuna python=3. 6b-instruction-ppo ・macOS 13. No problem. bin. そろそろ完成しそう (2023/06 頃か) また, ggml. Create a virtual environment: Open your terminal and navigate to the desired directory. vcxproj -> select build this output . cpp compatible models with any OpenAI compatible client (language libraries, services, etc). cpp. 5」で提供されている「GGML」モデルは、次の4つです。. For better user. November 2023. github","path":". 7+ C compiler (gcc, clang, msvc, etc) You can. 70億パラメータのLLMが続々登場していますが、まずは基本（？. 「Google Colab」で「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を試したので、まとめました。. (少なくともローカルで large-v2 を fp16/fp32 + beamsearch 5 で処理したときとは結果が違う. Install LlamaGPT on M1/M2 Macbeamsearch のサイズを変える. GGML [1] 是前几个月 llama. main: predict time = 70716. With ggml you can efficiently run Whisper inference on the CPU. w2 tensors, else GGML_TYPE_Q4_K The GGML_TYPE_Q5_K is a type-1 5-bit quantization, while the GGML_TYPE_Q2_K is a type-1 2-bit quantization. 自宅で大規模言語モデル(LLM)が動作することは驚きです。もちろん、ChatGPTのような精度には及びません。GGML. PC上でLLMモデルを実行できるllama. チャットは「 rwkv/chat_with_bot. kujirahand. bin」を使います。 遅いし賢くない、素直に課金した方が良い Metaがオープンソースとして7月18日に公開した大規模言語モデル（LLM）【Llama-2】をCPUだけで動かす手順を簡単にまとめました。. io or nomic-ai/gpt4all github. 随時更新予定. Q4_0. large modelを使いますが、日本語音声認識だとこれより小さいモデルだとつらい部分があります。 !make !bash . {"payload":{"allShortcutsEnabled":false,"fileTree":{"examples/whisper":{"items":[{"name":"CMakeLists. 6b をggmlに変換. github. 総務省の情報通信審議会は国内で生成AI（人工知能）の開発を促す提言をまとめた。情報通信研究機構（NICT）などが持つ言語データを活用し. 下載 ggml 語音模型. README. redpajama. 3-groovy. This allows you to use whisper. bin -f output_16khz. About GGML. binをダウンロードして、必要なcsvやtxtファイルをベクトル化してQAシステムを提供するものとなります。つまりインターネット環境がないところでも独立してChatGPTみたいにやりとりをすることができるという. cpp 」を試用します。. Including ". GPUなし12GノートPCでも遅いが使えなくない. 11/23 (木) 9:47 配信. 6b-instruction-ppo を使います. 2023年8月28日 22:19. GGMLは、大規模な言語モデルを扱うためのCライブラリで、その名前は開発者Georgi Gerganovのイニシャルから取られています。. I was actually the who added the ability for that tool to output q8_0 — what I was thinking is that for someone who just wants to do stuff like test different quantizations, etc being able to keep a nearly. 1. On their preliminary evaluation of single-turn instruction following, Alpaca. While these models don't yet perform as well, they are free, entirely private, and run offline. devops","contentType":"directory"},{"name":". The default version is v1. 日本語特化のモデルではないため、QAは英語になることが多いですが「日本語で答えて」など、プロンプトを工夫すると日本語で回答を返してくれるケースもあります。 Macのスペック持て余している方は是非今回の手順で使ってみてください！ コメントを投稿するには、 ログイン または 会員登録 をする必要があります。. g. The chat program stores the model in RAM on runtime so you need enough memory to run. bin」から「. Author. The following clients/libraries are known to work with these files, including with GPU acceleration: llama. gguf in the current directory to demonstrate generating a GGUF file. New: Code Llama support!build llama. 使用し. . cpp and libraries and UIs which support this format, such as: text-generation-webui, the most popular web UI. ）の「 Llama. cpp#blas-build; macOS用户：无需额外操作，llama. 1732 )，它是一种静态离线量化方法。. It's a single self contained distributable from Concedo, that builds off llama. Liama 2 のGGML版モデルのダウンロード (追記) 拡張性の問題からGGMLは非対応になり、GGUFに移行になりました。詳しくはこちらの記事をご覧ください。 前項Llama 2公開モデルをGGML変換したものが、下記に公開されているのでこちらを使います。 TheBloke/Llama-2-7B-Chat. cpp. prompt: Provide the prompt for this completion as a string or as an array of strings or numbers representing tokens. Integer quantization support (e. 11 ms. exe executable, run:Simple rule of thumb: If you can fit the entire model in VRAM + context then GPTQ is going to be significantly faster. Image by Author Compile. sh small $ . だいぶあほになってそうだが、とりあえず日本語は出力できている。 (半角スペースや改行コードはスクリプト側で出力するようにしてる？) python bindingで動かす. またに日本語だけではなく各言語も取り入れて学習することでいい感じになることも指摘している) ﾌｧｲﾝﾁｭｰﾝいけそう. OpenLLaMA is an openly licensed reproduction of Meta's original LLaMA model. Built-in optimization algorithms (e. Under Download custom model or LoRA, enter TheBloke/falcon-7B-instruct-GPTQ. 16ビット浮動小数点をサポート. Llama 2. 双向转换，完全免费开源！. Path to directory containing model file or, if file does not exist. Open the command line from that folder or navigate to that folder using the terminal/ Command Line. Text can be yielded from a. 10 1. 日本語でチャットできるの？ 試しにローカルで動かしてみたいけどやり方がよく分からん！ なんて思ってしまいます。 そこでここではこのLlama 2について. cpp」はMacBookなどでLlamaベースの大規模言語モデルを動かすことを目標とするアプリケーション。一応CPUのみでも実行でき、GPUの非力な環境でも動かしやすい。 llama. Convert the model to ggml FP16 format using python convert. from_documents(loader. CPU 量子化された gpt4all モデル チェックポイントを開始する方法は次のとおりです。. loader. Load all the resulting URLs. go-skynet/go-ggml-transformers. The library is written in C/C++ for efficient inference of Llama models. ）がllama. GGML is a machine learning library designed to handle large models and deliver high performance on standard hardware. txtを作成します。 内容は以下にしました。AI 模型量化格式介绍. GGUFは、GGMLよりも拡張性の高いファイルフォーマット。. cpp: LLAMA_NATIVE is OFF by default, add_compile_options (-march=native) should not be executed. /models/")3、什么是GGML. To associate your repository with the ggml topic, visit your repo's landing page and select "manage topics. GPT-2 (All versions, including legacy f16, newer format + quanitzed, cerebras) Supports OpenBLAS acceleration only for newer format. Already have an account? Sign in to comment. Let’s use the weights converted by TheBloke. CPU主体・省メモリかつ性能が高いLLM関連リポジトリの一覧です。. 今回は.