这篇文章主要介绍了如下内容：
模型量化，包括转换为gguf格式 如何通过Ollama部署运行模型通过这篇文章，你可以将一个很大的模型文件转换为一个相对很小的模型文件，并部署运行起来，运行速度可以大大提升，消费级显卡也可以无压力运行。
为什么要模型量化？
从智能语音助手到图像识别，大模型虽然在各个领域中展现了强大的能力，但是，这玩意需要大量的计算资源才能运行。为了降低模型的计算量和内存占用，模型量化应运而生。
模型量化通过模型中的参数表示从高精度（如 32 位浮点数）转换为低精度（如 8 位整数），从而大幅减少模型的大小和计算量。这意味着我们可以在资源有限的设备上，如家用消费级显卡，顺利运行大模型，而无需依赖昂贵的专业硬件。
模型量化有助于提高模型的运行速度。减少了参数的精度和计算量，使得模型在推理阶段能够更快地给出结果。对于一些对实时性要求较高的应用，如在线聊天机器人、实时图像识别等，模型量化带来的速度提升至关重要。
再者，模型量化能够降低能耗。在大规模的模型部署中，能耗是一个不可忽视的问题。量化后的模型在运行时消耗的电能更少，不仅有利于节约成本，还有助于减少对环境的影响。
此外，模型量化还便于模型的部署和传播。更小、更高效的量化模型更容易在不同的设备和平台上进行部署，促进了大模型技术的广泛应用和普及。
如何快速实现模型量化
llama.cpp
目前要实现模型量化，不得不说一个开源框架- llama.cpp，我主要说明如何通过这个框架实现将模型权重文件转为一个gguf格式的文件，以便后续可以通过Ollama进行模型量化。
这个框架的功能：在各种硬件（本地和云端）上以最少的设置和最先进的性能实现 LLM 推理。
详细介绍可以参考 github 地址： GitHub - ggerganov/llama.cpp: LLM inference in C/C++
根据官网介绍，这个框架的功能还是比较强大的，不仅可以对话模式运行模型、还可以作为网络服务器等，不过，我这里只介绍了如何转换为gguf格式的功能。
这里首先介绍下gguf格式：
GGUF（GPT-Generated Unified Format）是一种二进制格式，具有以下特点：
单文件部署：将模型的所有相关信息包含在一个文件中，便于分发和加载，无需额外的外部文件提供附加信息。 可扩展性：可以向基于 GGML 的执行器添加新功能或向 GGUF 模型添加新信息，同时不会破坏与现有模型的兼容性。 mmap 兼容性：支持使用 mmap（内存映射）加载模型，从而实现快速加载和保存，提高了数据访问的效率。 易于使用：不论使用何种编程语言，都可以通过少量代码轻松实现模型的加载和保存，而无需使用外部库。 包含完整信息：加载模型所需的全部信息都被包含在模型文件内，用户无需再提供其他额外信息。1、要使用llama.cpp，首先我们去github地址去下载项目代码
git clone --depth=1 https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
2、下载完之后，进入 llama.cpp 目录，运行如下命令：
python convert_hf_to_gguf.py 原始模型文件夹路径 --outfile 输出模型的路径
注意：要自己替换两个路径为你自己的，比如：
python convert_hf_to_gguf.py /home/jack/Documents/modelcode/LLaMA-Factory/export --outfile /home/jack/mnt/models/gguf/qwen2_15.gguf
你会看到如下结果就表示成功了
模型转换已经成功，下面我将介绍如何通过Ollma将这个转换后的gguf格式的二进制模型 进行量化。
Ollama
1、首先是下载，进入官网：https://ollama.com/ ，点击Download 按钮，你会看到如下界面
根据自己的系统，拷贝命令到命令行执行即可，等待安装完毕。
2、安装完之后，创建一个文件名称为 Modelfile，在文件内输入：
FROM gguf模型文件地址
注意：要将 gguf模型文件地址 改为你自己的地址。然后保存文件，命令行输入：
ollama create -q Q4_K_M 自定义模型名称
注意：自定义模型名称 要改为自己的，随便起一个名称就行。Q4_K_M 表示进行4 bit量化，也是比较常用的方式。这条命令的作用就是通过Modelfile 创建一个模型给Ollama管理。
3、查看模型，使用如下命令：
ollama list
如果看到你自定义的模型名词就代表成功, 下面 myqwen15 就是我自定义的模型名称。
4、检查、运行模型，使用如下命令
ollama run 你用的模型名称
然后你就可以和模型进行对话了，检查这个模型的效果如何。如果模型的效果不好，可以参考我之前写的文章 《LLaMA-Factory 大模型微调超简单，从零开始开始玩转大模型微调》，通过 LLaMA-Factory 进行模型的微调。
总结：
本篇文章只是抛砖引玉，浅谈了大模型的转换、量化、运行等知识，更多细节知识，如果有兴趣，可以查看官方文档，本人也还在学习过程中，看到这里了，不妨点个关注，一起学习，一起交流呀～
关于我：
资深程序员，曾在北京某AI公司从事智能对话问答平台研发，也曾在大厂历练过，对AI场景应用充满热情。
总结
本文详细介绍了模型量化的重要性和具体实现步骤，以及如何通过开源工具（llama.cpp和Ollama）将大模型文件转换为更小、更高效的格式，以便在资源受限的设备上部署运行。主要内容概括如下：**一、模型量化的背景与重要性**
- **降低计算资源需求**：大模型需要庞大的计算资源运行，模型量化通过减小参数精度（如从32位浮点数转为8位整数）大幅减少模型大小和计算需求。
- **提高运行速度**：减少参数精度和计算量加快推理速度，适合实时要求高的应用如在线聊天和实时图像识别。
- **节能减排**：减少运行能耗，降低成本与环境影响。
- **便于部署与传播**：更小、更高效的模型便于在不同设备和平台上部署。
**二、模型量化的快速实现**
- **使用llama.cpp框架**：通过开源项目llama.cpp将模型转换成GGUF格式，该格式便于分发与加载，具有可扩展性、mmap兼容性和易用性等优点。
- **转换步骤**：
1. 下载llama.cpp项目并运行Python脚本将原始模型转换为GGUF格式。
2. 具体命令包括下载项目、运行转换脚本并指定输入输出路径。
- **使用Ollama进行量化**
1. 下载并安装Ollama，创建`Modelfile`指定GGUF文件地址进行模型量化（如4bit量化）。
2. 通过Ollama命令查看和管理量化后的模型，并进行运行测试。
**三、总结与展望**
- 文章介绍了大模型转换、量化和运行的基本步骤，是入门了解和实施模型优化的实用指南。
- 鼓励读者深入学习相关官方文档，并关注进一步交流和学习机会。
本文通过实操步骤和细致说明，让读者能够系统地理解和实施模型量化操作，为优化大模型应用性能提供了有效方案。