制作并量化GGUF模型上传到HuggingFace和ModelScope

制作并量化GGUF模型上传到HuggingFace和ModelScope

本文将详细介绍如何使用llama.cpp将模型转换为GGUF格式并量化，然后将模型上传到HuggingFace和ModelScope两个模型仓库。这对于AI模型的部署和管理具有很高的实用价值。

llama.cpp是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和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。

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  

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  

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：

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：

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
和
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：

模型被存储在对应用户名的目录下：

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

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
：

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：

![](https://wy-static.wenxiaobai.com/chat-rag-image/8312807411152795919)
# 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)
---  

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  

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 .  

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：

上传本地仓库的
README.md
文件并创建：

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

git log  

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。