diff --git a/docs/source/ko/_toctree.yml b/docs/source/ko/_toctree.yml index eafd389994ad52..81e692f5fca955 100644 --- a/docs/source/ko/_toctree.yml +++ b/docs/source/ko/_toctree.yml @@ -135,8 +135,8 @@ title: 커뮤니티 리소스 - local: troubleshooting title: 문제 해결 - - local: in_translation - title: (번역중) Interoperability with GGUF files + - local: gguf + title: GGUF 파일들과의 상호 운용성 title: (번역중) 개발자 가이드 - sections: - local: in_translation diff --git a/docs/source/ko/gguf.md b/docs/source/ko/gguf.md new file mode 100644 index 00000000000000..03bd7c08bb2691 --- /dev/null +++ b/docs/source/ko/gguf.md @@ -0,0 +1,100 @@ + + +# GGUF와 Transformers의 상호작용 [[gguf-and-interaction-with-transformers]] + +GGUF 파일 형식은 [GGML](https://github.com/ggerganov/ggml)과 그에 의존하는 다른 라이브러리, 예를 들어 매우 인기 있는 [llama.cpp](https://github.com/ggerganov/llama.cpp)이나 [whisper.cpp](https://github.com/ggerganov/whisper.cpp)에서 추론을 위한 모델을 저장하는데 사용됩니다. + +이 파일 형식은 [Hugging Face Hub](https://huggingface.co/docs/hub/en/gguf)에서 지원되며, 파일 내의 텐서와 메타데이터를 신속하게 검사할 수 있는 기능을 제공합니다. + +이 형식은 "단일 파일 형식(single-file-format)"으로 설계되었으며, 하나의 파일에 설정 속성, 토크나이저 어휘, 기타 속성뿐만 아니라 모델에서 로드되는 모든 텐서가 포함됩니다. 이 파일들은 파일의 양자화 유형에 따라 다른 형식으로 제공됩니다. 다양한 양자화 유형에 대한 간략한 설명은 [여기](https://huggingface.co/docs/hub/en/gguf#quantization-types)에서 확인할 수 있습니다. + +## Transformers 내 지원 [[support-within-transformers]] + +`transformers` 내에서 `gguf` 파일을 로드할 수 있는 기능을 추가하여 GGUF 모델의 추가 학습/미세 조정을 제공한 후 `ggml` 생태계에서 다시 사용할 수 있도록 `gguf` 파일로 변환하는 기능을 제공합니다. 모델을 로드할 때 먼저 FP32로 역양자화한 후, PyTorch에서 사용할 수 있도록 가중치를 로드합니다. + +> [!NOTE] +> 지원은 아직 초기 단계에 있으며, 다양한 양자화 유형과 모델 아키텍처에 대해 이를 강화하기 위한 기여를 환영합니다. + +현재 지원되는 모델 아키텍처와 양자화 유형은 다음과 같습니다: + +### 지원되는 양자화 유형 [[supported-quantization-types]] + +초기에 지원되는 양자화 유형은 Hub에서 공유된 인기 있는 양자화 파일에 따라 결정되었습니다. + +- F32 +- F16 +- BF16 +- Q4_0 +- Q4_1 +- Q5_0 +- Q5_1 +- Q8_0 +- Q2_K +- Q3_K +- Q4_K +- Q5_K +- Q6_K +- IQ1_S +- IQ1_M +- IQ2_XXS +- IQ2_XS +- IQ2_S +- IQ3_XXS +- IQ3_S +- IQ4_XS +- IQ4_NL + +> [!NOTE] +> GGUF 역양자화를 지원하려면 `gguf>=0.10.0` 설치가 필요합니다. + +### 지원되는 모델 아키텍처 [[supported-model-architectures]] + +현재 지원되는 모델 아키텍처는 Hub에서 매우 인기가 많은 아키텍처들로 제한되어 있습니다: + +- LLaMa +- Mistral +- Qwen2 +- Qwen2Moe +- Phi3 +- Bloom + +## 사용 예시 [[example-usage]] + +`transformers`에서 `gguf` 파일을 로드하려면 `from_pretrained` 메소드에 `gguf_file` 인수를 지정해야 합니다. 동일한 파일에서 토크나이저와 모델을 로드하는 방법은 다음과 같습니다: + +```python +from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM + +model_id = "TheBloke/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF" +filename = "tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q6_K.gguf" + +tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, gguf_file=filename) +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, gguf_file=filename) +``` + +이제 PyTorch 생태계에서 모델의 양자화되지 않은 전체 버전에 접근할 수 있으며, 다른 여러 도구들과 결합하여 사용할 수 있습니다. + +`gguf` 파일로 다시 변환하려면 llama.cpp의 [`convert-hf-to-gguf.py`](https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/convert-hf-to-gguf.py)를 사용하는 것을 권장합니다. + +위의 스크립트를 완료하여 모델을 저장하고 다시 `gguf`로 내보내는 방법은 다음과 같습니다: + +```python +tokenizer.save_pretrained('directory') +model.save_pretrained('directory') + +!python ${path_to_llama_cpp}/convert-hf-to-gguf.py ${directory} +```