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。

第一步：下载 Llama 2 模型
首先，从 Hugging Face 上下载你想要使用的 Llama 2 模型，比如 Atom-7B-Chat，这是一个基于 Llama2-7B 采用大规模的中文数据进行预训练的对话模型。如下所示：

# 克隆模型仓库
git clone https://huggingface.co/FlagAlpha/Atom-7B-Chat

克隆完成后，你可以在 Atom-7B-Chat 文件夹中查看到模型的文件，包括 config.txt、pytorch_model.bin、tokenizer_config.txt 等。

第二步：下载 llama.cpp 库
接着还需要下载 llama.cpp 库，如下所示：

# 克隆 llama.cpp 库的源码
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
# 进入 llama.cpp 目录
cd llama.cpp

第三步：转换模型格式
然后，你需要把模型的文件转换成 GGUF 格式，使用 llama.cpp 库中的 convert.py 脚本来完成。转换时需要指定模型的路径和上下文长度（模型可以处理的最大的文本长度），不同的模型可能有不同的上下文长度。

如果模型是 LLaMA v1，则使用 --ctx 2048，如果你的模型是 LLaMA v2，则使用 --ctx 4096。这里使用 --ctx 4096。如下所示：

# 转换模型文件
python3 convert.py models/Atom-7B-Chat --ctx 4096

这个脚本会把模型的文件转换成生成一个  ggml-model-f16.gguf 文件，并保存在 Atom-7B-Chat 文件夹中，这就是 16 位浮点数的 GGUF 格式的模型文件。

在转换过程中，你可能会遇到安装一些依赖库的问题，比如 numpy 和 sentencepiece。先更新 apt-get，再使用以下命令来安装：

# 安装 numpy
sudo apt-get install python3-numpy
# 安装 pip
sudo apt-get install python3-pip
# 安装 sentencepiece
pip install sentencepiece
# 国内 pip 速度很慢，这里改用清华镜像来下载
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple sentencepiece

这样，你就可以顺利地运行 convert.py 脚本了。

第四步：量化模型文件
使用 llama.cpp 库中的 quantize 程序来进行模型量化，先编译 quantize 程序，然后运行它，如下所示：

# 堆代码 duidaima.com
# 进入 llama.cpp 文件夹
cd llama.cpp
# 创建 build 文件夹
mkdir build
# 进入 build 文件夹
cd build
# 安装 cmake
sudo apt install cmake
# 编译 quantize 程序
cmake --build . --config Release
# 运行 quantize 程序，指定输入和输出的模型文件和量化方式
bin/quantize ../models/Atom-7B-Chat/ggml-model-f16.gguf ../models/Atom-7B-Chat/ggml-model-Q4_K_M.gguf Q4_K_M

这样，在 Atom-7B-Chat 文件夹中就生成一个 4 位整数的 GGUF 模型文件。然后，你就可以用常规的编程方法来调用这个模型，实现聊天、嵌入等功能啦。