Albert au format GGUF

[scenaristeur]

Bonjour, avez-vous prévu de mettre à disposition sur https://huggingface.co/AgentPublic les différents modèles Albert au format GGUF , comme le fait TheBloke

Ceci faciliterait leur utilisation par des outils comme node-llama-cpp ou llama-cpp-python pour le développement d'applications

doc de conversion https://github.com/ggerganov/llama.cpp/discussions/2948

[bolinocroustibat]

Bonjour et merci pour votre intérêt, oui tout à fait c'est prévu, même si ce n'est pas dans les priorités.

[scenaristeur]

J'ai tenté la conversion mais j'ai un message d'erreur

python llama.cpp/convert.py AgentPublic-albertlight-7b  --outfile AgentPublic-albertlight-7b.gguf --outtype q8_0
INFO:convert:Loading model file AgentPublic-albertlight-7b/model-00001-of-00003.safetensors
INFO:convert:Loading model file AgentPublic-albertlight-7b/model-00001-of-00003.safetensors
INFO:convert:Loading model file AgentPublic-albertlight-7b/model-00002-of-00003.safetensors
INFO:convert:Loading model file AgentPublic-albertlight-7b/model-00003-of-00003.safetensors
INFO:convert:model parameters count : 13015864320 (13B)
INFO:convert:params = Params(n_vocab=32000, n_embd=5120, n_layer=40, n_ctx=4096, n_ff=13824, n_head=40, n_head_kv=40, n_experts=None, n_experts_used=None, f_norm_eps=1e-05, rope_scaling_type=None, f_rope_freq_base=10000.0, f_rope_scale=None, n_orig_ctx=None, rope_finetuned=None, ftype=<GGMLFileType.MostlyQ8_0: 7>, path_model=PosixPath('AgentPublic-albertlight-7b'))
INFO:convert:Loaded vocab file PosixPath('AgentPublic-albertlight-7b/tokenizer.model'), type 'spm'
INFO:convert:Vocab info: <SentencePieceVocab with 32000 base tokens and 1 added tokens>
INFO:convert:Special vocab info: <SpecialVocab with 0 merges, special tokens {'bos': 1, 'eos': 2, 'unk': 0, 'pad': 0}, add special tokens {'bos': False, 'eos': False}>
INFO:convert:Writing AgentPublic-albertlight-7b.gguf, format 7
Traceback (most recent call last):
  File "/home/smag/dev/albert_conversion/llama.cpp/convert.py", line 1714, in <module>
    main()
  File "/home/smag/dev/albert_conversion/llama.cpp/convert.py", line 1708, in main
    OutputFile.write_all(outfile, ftype, params, model, vocab, special_vocab,
  File "/home/smag/dev/albert_conversion/llama.cpp/convert.py", line 1280, in write_all
    check_vocab_size(params, vocab, pad_vocab=pad_vocab)
  File "/home/smag/dev/albert_conversion/llama.cpp/convert.py", line 1099, in check_vocab_size
    raise ValueError(msg)
ValueError: Vocab size mismatch (model has 32000, but AgentPublic-albertlight-7b/tokenizer.model has 32001).

je modifie la dernière ligne de config.json en "vocab_size": 32001 et vous tiens au courant

[scenaristeur]

mais quand je tente de le charger dans llama-cpp-python , j'ai ce 32000 qui refait surface :

llama_model_load: error loading model: check_tensor_dims: tensor 'token_embd.weight' has wrong shape; expected 5120, 32001, got 5120, 32000, 1, 1

dionc le modèle a un soucis sur la "vocab_size" ou sur sa définition dans les fichiers de config

llm_load_print_meta: LF token         = 13 '<0x0A>'
llm_load_tensors: ggml ctx size =    0.14 MiB
llama_model_load: error loading model: check_tensor_dims: tensor 'token_embd.weight' has wrong shape; expected  5120, 32001, got  5120, 32000,     1,     1
llama_load_model_from_file: failed to load model
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/lib/python3.10/runpy.py", line 196, in _run_module_as_main
    return _run_code(code, main_globals, None,
  File "/usr/lib/python3.10/runpy.py", line 86, in _run_code
    exec(code, run_globals)

[scenaristeur]

si on considère ceci :

"added_tokens": [
    {
      "id": 0,
      "content": "<unk>",
      "single_word": false,
      "lstrip": false,
      "rstrip": false,
      "normalized": false,
      "special": true
    },
    {
      "id": 1,
      "content": "<s>",
      "single_word": false,
      "lstrip": false,
      "rstrip": false,
      "normalized": true,
      "special": true
    },
    {
      "id": 2,
      "content": "</s>",
      "single_word": false,
      "lstrip": false,
      "rstrip": false,
      "normalized": true,
      "special": true
    },
    {
      "id": 32000,
      "content": "<pad>",
      "single_word": false,
      "lstrip": false,
      "rstrip": false,
      "normalized": true,
      "special": false
    }
  ],

32000 + le 0, ça fait 32001, non ?

[scenaristeur]

la solution serait https://github.com/ggerganov/llama.cpp/issues/3583#issuecomment-1758651379 de supprimer la ligne dans added_token.

mais c'est un peu strange, on a deux token 0 : unk et pad . je sui seulement utilisateur en énéral, je n'ai jamais buildé / converti de modèle, à quoi correspond ?

INFO:gguf.vocab:Setting special token type bos to 1
INFO:gguf.vocab:Setting special token type eos to 2
INFO:gguf.vocab:Setting special token type unk to 0
INFO:gguf.vocab:Setting special token type pad to 0

[scenaristeur]

plus d'infos sur la méthode : https://qwen.readthedocs.io/en/latest/quantization/gguf.html

[scenaristeur]

et le GGUF et Q8_0 https://huggingface.co/spoggy/AgentPublic-albertlight/tree/main

[pedevineau]

Merci @scenaristeur pour ce bug report. Nous essayons de reproduire ce bug

[pedevineau]

Nous avons réussi à produire un gguf la semaine dernière, mais nous n'avons pas encore réussi à reproduire votre bug report. Le GGUF est un sujet que nous considérons comme important mais non prioritaire. Je laisse l'issue ouverte pour partager une solution à votre erreur quand nous pourrons trouver du temps. N'hésitez pas à nous tenir au courant en cas d'update. Merci beaucoup

[bolinocroustibat]

Pour info @scenaristeur, plusieurs personnes de la communauté sur HuggingFace ont produit des versions GGUF d'Albert light 7B, à notre connaissance pour l'instant :

• https://huggingface.co/RichardErkhov/AgentPublic_-_albertlight-7b-gguf
• https://huggingface.co/MaziyarPanahi/albertlight-7b-GGUF