llama.cpp 转化 huggingface 模型失败解决路径

问题：

./main -m ./models/book_q4_K_M -n 128

报错：

terminate called after throwing an instance of 'std::out_of_range' what(): unordered_map::at

解决方案：

python convert.py models/llama3-8B/ --vocab-type bpe

报错：

Found vocab files: {'spm': None, 'bpe': PosixPath('models/llama3-8B/vocab.json'), 'hfft': PosixPath('models/llama3-8B/tokenizer.json')} Loading vocab file PosixPath('models/llama3-8B/vocab.json'), type 'bpe' Vocab info: <BpeVocab with 128000 base tokens and 256 added tokens> Special vocab info: <SpecialVocab with 280147 merges, special tokens {'bos': 128000, 'eos': 128009, 'pad': 128009}, add special tokens unset>

复制代码

 (py310) root@quin-ubuntu:~/code/llama.cpp# ls models/llama3-8B/
 config.json             LICENSE                           model-00003-of-00004.safetensors  README.md                tokenizer.json
 generation_config.json  model-00001-of-00004.safetensors  model-00004-of-00004.safetensors  special_tokens_map.json
 ggml-model-f16.gguf     model-00002-of-00004.safetensors  model.safetensors.index.json      tokenizer_config.json

发现没有 vocab.json 文件

复制 token.json 重命名为 vocab.json

vocab.json 和 tokenizer.json 都是与自然语言处理模型中的令牌器（tokenizer）相关的配置文件，但它们包含的信息和用途可能有所不同。

vocab.json:

这个文件通常包含了模型的词汇表（vocabulary），即模型能够理解和生成的所有单词或子词单元的列表。

词汇表文件可能包括每个词汇条目的索引、词汇本身以及相关的统计信息（如频率）。

在基于BPE（Byte Pair Encoding）或其他子词分割算法的令牌器中，vocab.json 文件可能包含了所有合并操作（merges）的列表，这些合并操作定义了如何将字符组合成子词单元。

tokenizer.json:

这个文件可能包含了令牌器的完整配置，包括词汇表、特殊令牌（如[CLS]、[SEP]、[UNK]等）、分割规则、预处理和后处理步骤等。

在某些框架或模型中，tokenizer.json 可能是一个更全面的配置文件，它不仅包含了词汇表信息，还可能包括了如何将文本转换为模型输入的详细说明。

这个文件可能用于保存和加载令牌器的配置，以便在不同的环境中重用相同的令牌化过程。

在实际应用中，vocab.json 和 tokenizer.json 的具体内容和格式可能取决于所使用的框架和模型。例如，在Hugging Face的Transformers库中，tokenizer.json 文件通常包含了令牌器的所有配置信息，而 vocab.json 可能只是词汇表的一部分。

如果你遇到需要使用这些文件的情况，你应该查阅相关模型或框架的文档，以确保你理解每个文件的确切用途和内容，并正确地使用它们。如果你的模型或脚本期望找到 vocab.json 文件，但你只有 tokenizer.json，你可能需要检查这两个文件是否可以互换，或者是否需要对脚本进行调整以适应现有的文件。

复制代码

 cp models/llama3-8B/tokenizer.json  models/llama3-8B/vocab.json

重新转换：

复制代码

 # 转换模型
 python convert.py models/llama3-8B/ --vocab-type bpe
 
 # 量化模型
 ./quantize models/llama3-8B/ggml-model-f32.gguf ./models/book-Q4_K_M.gguf Q4_K_M
 
 # 运行模型
 ./main -m ./models/book-Q4_K_M.gguf -n 128

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解决方案：

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