一、GGUF介绍

GGUF 格式的全名为（GPT-Generated Unified Format），提到 GGUF 就不得不提到它的前身 GGML（GPT-Generated Model Language）。GGML 是专门为了机器学习设计的张量库，最早可以追溯到 2022/10。其目的是为了有一个单文件共享的格式，并且易于在不同架构的 GPU 和 CPU 上进行推理。但在后续的开发中，遇到了灵活性不足、相容性及难以维护的问题。

二、为什么要转换 GGUF 格式

在传统的 Deep Learning Model 开发中大多使用 PyTorch 来进行开发，但因为在部署时会面临相依 Lirbrary 太多、版本管理的问题于才有了 GGML、GGMF、GGJT 等格式，而在开源社群不停的迭代后 GGUF 就诞生了。

GGUF 实际上是基于 GGJT 的格式进行优化的，并解决了 GGML 当初面临的问题，包括：

1）可扩展性：轻松为 GGML 架构下的工具添加新功能，或者向 GGUF 模型添加新 Feature，不会破坏与现有模型的兼容性。

2）对 mmap（内存映射）的兼容性：该模型可以使用mmap 进行加载（原理解析可见参考），实现快速载入和存储。（从 GGJT 开始导入，可参考 GitHub）

3）易于使用：模型可以使用少量代码轻松加载和存储，无需依赖的 Library，同时对于不同编程语言支持程度也高。

4）模型信息完整：加载模型所需的所有信息都包含在模型文件中，不需要额外编写设置文件。

5）有利于模型量化：GGUF 支持模型量化（4 位、8 位、F16），在 GPU 变得越来越昂贵的情况下，节省 vRAM 成本也非常重要。

三、GGUF模型转换

执行以下命令下载模型转换项目，执行项目中requirements.txt文件安装项目依赖。

	git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
	pip install -r requirements.txt

执行以下命令，进行模型转换

python /root/llama.cpp-master/convert_hf_to_gguf.py /root/.cache/instructlab/models/instructlab/granite-7b-lab  --outtype f16 --verbose --outfile granite-7b-lab_f16.gguf

这里--outtype是输出类型，代表含义：
q2_k：特定张量（Tensor）采用较高的精度设置，而其他的则保持基础级别。
q3_k_l、q3_k_m、q3_k_s：这些变体在不同张量上使用不同级别的精度，从而达到性能和效率的平衡。
q4_0：这是最初的量化方案，使用 4 位精度。
q4_1 和 q4_k_m、q4_k_s：这些提供了不同程度的准确性和推理速度，适合需要平衡资源使用的场景。
q5_0、q5_1、q5_k_m、q5_k_s：这些版本在保证更高准确度的同时，会使用更多的资源并且推理速度较慢。
q6_k 和 q8_0：这些提供了最高的精度，但是因为高资源消耗和慢速度，可能不适合所有用户。
fp16 和 f32: 不量化，保留原始精度。