机器人多模态大模型转换与量化

主要观点总结

本文介绍了如何将多模态大模型转换为gguf格式并在ollama平台上进行量化，以实现更高效的模型运行和更低的资源消耗。

关键观点总结

关键观点1: 前言

介绍当前人工智能领域多模态大模型的应用和转换量化的重要性。

关键观点2: 原理介绍

解释多模态大模型转换和量化的目的，以及选择gguf格式和ollama平台的原因。

关键观点3: 硬件介绍

介绍用于模型转换和量化的高性能服务器硬件，如RTX4090显卡。

关键观点4: 部署流程

详细阐述多模态大模型转换和量化的步骤，包括准备工作、安装依赖、构建量化工具、转换模型格式、量化模型、微调模型并导入ollama等。

关键观点5: 部署步骤的具体实现

提供具体的代码和命令，包括safetensor格式的多模态大模型转换为.bin格式和gguf格式的实现，以及量化模型和导入ollama的步骤。

关键观点6: 效果说明

说明通过上述流程，成功将多模态大模型转换为gguf格式并进行量化后，模型在ollama平台上的运行效果，包括性能提升和资源消耗降低的情况。

文章预览

一、前言 在当今的人工智能领域，机器人多模态大模型的应用日益广泛。本文旨在介绍如何将多模态大模型转换为 gguf 格式并进行量化，以便在 ollama 平台上实现高效部署。通过这一过程，实现更高效的模型运行和更低的资源消耗。 二、原理介绍 多模态大模型的转换和量化是为了优化模型的性能和资源使用。主流的转换方式包括将模型从 safetensor 格式转换为 .bin 或 gguf 格式。我们选择 gguf 格式是因为它在 ollama 平台上具有更好的兼容性和性能表现。 三、实现与部署的硬件介绍 1.模型格式转换 在实现过程中，我们使用了高性能的服务器硬件，例如 RTX4090*2显卡，以确保在转换和量化过程中有足够的计算能力和内存支持。此外，ollama 平台的支持也为模型的高效运行提供了保障。 2.硬件部署环境：青龙人形机器人 具身智能的概念可以追溯到1950年，图灵 ………………………………