TheBloke

/

medalpaca-13B-GPTQ

like 29

Different problem here
/miniconda3/envs/textgen/lib/python3.10/site-packages/transformers/modeling_utils.py”, line 449, in load_state_dict
with open(checkpoint_file) as f:
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘models/TheBloke_medalpaca-13B-GPTQ-4bit/pytorch_model-00001-of-00006.bin’

tokenizer_config file also looks a bit funky.

This will happen if you don't configure the GPTQ parameters:
bits = 4
groupsize = 128
model_type = llama

Then save those params for this model

I've just edited the README to add Instructions for easy download and run in text-gen-ui. Here they are:

How to easily download and use this model in text-generation-webui

Open the text-generation-webui UI as normal.

1. Click the Model tab.
2. Under Download custom model or LoRA, enter TheBloke/medalpaca-13B-GPTQ-4bit.
3. Click Download.
4. Wait until it says it's finished downloading.
5. Click the Refresh icon next to Model in the top left.
6. In the Model drop-down: choose the model you just downloaded,medalpaca-13B-GPTQ-4bit.
7. If you see an error in the bottom right, ignore it - it's temporary.
8. Fill out the GPTQ parameters on the right: Bits = 4, Groupsize = 128, model_type = Llama
9. Click Save settings for this model in the top right.
10. Click Reload the Model in the top right.
11. Once it says it's loaded, click the Text Generation tab and enter a prompt!

Ok, thank you, byt tried to use use pre_layer = 12 to load in my GTX 1060 6GB and received the error below, can anything be done?:

Traceback (most recent call last):
File “I:\oobabooga\oobabooga_windows\text-generation-webui\server.py”, line 103, in load_model_wrapper
shared.model, shared.tokenizer = load_model(shared.model_name)
File “I:\oobabooga\oobabooga_windows\text-generation-webui\modules\models.py”, line 159, in load_model
model = load_quantized(model_name)
File “I:\oobabooga\oobabooga_windows\text-generation-webui\modules\GPTQ_loader.py”, line 176, in load_quantized
model = load_quant(str(path_to_model), str(pt_path), shared.args.wbits, shared.args.groupsize, shared.args.pre_layer)
File “I:\oobabooga\oobabooga_windows\text-generation-webui\repositories\GPTQ-for-LLaMa\llama_inference_offload.py”, line 226, in load_quant
model.load_state_dict(safe_load(checkpoint))
File “I:\oobabooga\oobabooga_windows\installer_files\env\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py”, line 2041, in load_state_dict
raise RuntimeError(‘Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}’.format(
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for LlamaForCausalLM:
Missing key(s) in state_dict: “model.layers.0.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.0.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.0.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.0.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.0.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.0.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.0.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.1.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.1.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.1.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.1.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.1.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.1.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.1.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.2.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.2.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.2.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.2.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.2.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.2.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.2.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.3.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.3.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.3.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.3.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.3.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.3.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.3.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.4.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.4.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.4.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.4.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.4.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.4.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.4.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.5.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.5.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.5.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.5.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.5.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.5.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.5.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.6.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.6.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.6.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.6.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.6.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.6.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.6.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.7.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.7.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.7.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.7.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.7.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.7.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.7.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.8.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.8.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.8.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.8.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.8.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.8.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.8.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.9.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.9.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.9.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.9.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.9.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.9.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.9.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.10.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.10.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.10.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.10.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.10.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.10.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.10.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.11.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.11.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.11.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.11.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.11.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.11.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.11.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.12.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.12.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.12.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.12.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.12.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.12.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.12.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.13.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.13.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.13.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.13.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.13.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.13.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.13.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.14.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.14.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.14.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.14.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.14.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.14.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.14.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.15.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.15.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.15.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.15.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.15.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.15.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.15.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.16.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.16.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.16.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.16.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.16.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.16.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.16.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.17.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.17.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.17.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.17.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.17.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.17.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.17.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.18.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.18.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.18.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.18.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.18.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.18.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.18.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.19.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.19.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.19.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.19.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.19.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.19.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.19.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.20.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.20.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.20.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.20.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.20.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.20.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.20.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.21.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.21.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.21.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.21.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.21.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.21.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.21.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.22.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.22.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.22.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.22.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.22.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.22.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.22.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.23.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.23.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.23.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.23.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.23.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.23.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.23.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.24.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.24.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.24.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.24.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.24.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.24.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.24.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.25.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.25.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.25.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.25.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.25.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.25.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.25.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.26.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.26.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.26.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.26.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.26.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.26.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.26.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.27.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.27.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.27.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.27.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.27.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.27.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.27.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.28.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.28.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.28.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.28.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.28.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.28.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.28.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.29.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.29.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.29.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.29.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.29.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.29.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.29.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.30.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.30.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.30.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.30.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.30.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.30.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.30.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.31.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.31.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.31.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.31.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.31.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.31.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.31.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.32.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.32.self_attn.o_proj.bias”, 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“model.layers.35.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.36.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.36.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.36.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.36.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.36.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.36.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.36.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.37.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.37.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.37.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.37.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.37.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.37.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.37.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.38.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.38.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.38.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.38.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.38.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.38.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.38.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.39.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.39.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.39.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.39.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.39.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.39.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.39.mlp.up_proj.bias”.
Unexpected key(s) in state_dict: “model.layers.0.self_attn.k_proj.g_idx”, “model.layers.0.self_attn.o_proj.g_idx”, “model.layers.0.self_attn.q_proj.g_idx”, “model.layers.0.self_attn.v_proj.g_idx”, “model.layers.0.mlp.down_proj.g_idx”, “model.layers.0.mlp.gate_proj.g_idx”, “model.layers.0.mlp.up_proj.g_idx”, “model.layers.1.self_attn.k_proj.g_idx”, “model.layers.1.self_attn.o_proj.g_idx”, “model.layers.1.self_attn.q_proj.g_idx”, “model.layers.1.self_attn.v_proj.g_idx”, “model.layers.1.mlp.down_proj.g_idx”, “model.layers.1.mlp.gate_proj.g_idx”, “model.layers.1.mlp.up_proj.g_idx”, “model.layers.2.self_attn.k_proj.g_idx”, “model.layers.2.self_attn.o_proj.g_idx”, “model.layers.2.self_attn.q_proj.g_idx”, “model.layers.2.self_attn.v_proj.g_idx”, “model.layers.2.mlp.down_proj.g_idx”, “model.layers.2.mlp.gate_proj.g_idx”, “model.layers.2.mlp.up_proj.g_idx”, “model.layers.3.self_attn.k_proj.g_idx”, “model.layers.3.self_attn.o_proj.g_idx”, “model.layers.3.self_attn.q_proj.g_idx”, “model.layers.3.self_attn.v_proj.g_idx”, “model.layers.3.mlp.down_proj.g_idx”, “model.layers.3.mlp.gate_proj.g_idx”, “model.layers.3.mlp.up_proj.g_idx”, “model.layers.4.self_attn.k_proj.g_idx”, “model.layers.4.self_attn.o_proj.g_idx”, “model.layers.4.self_attn.q_proj.g_idx”, “model.layers.4.self_attn.v_proj.g_idx”, “model.layers.4.mlp.down_proj.g_idx”, “model.layers.4.mlp.gate_proj.g_idx”, “model.layers.4.mlp.up_proj.g_idx”, “model.layers.5.self_attn.k_proj.g_idx”, “model.layers.5.self_attn.o_proj.g_idx”, “model.layers.5.self_attn.q_proj.g_idx”, “model.layers.5.self_attn.v_proj.g_idx”, “model.layers.5.mlp.down_proj.g_idx”, “model.layers.5.mlp.gate_proj.g_idx”, “model.layers.5.mlp.up_proj.g_idx”, “model.layers.6.self_attn.k_proj.g_idx”, “model.layers.6.self_attn.o_proj.g_idx”, “model.layers.6.self_attn.q_proj.g_idx”, “model.layers.6.self_attn.v_proj.g_idx”, “model.layers.6.mlp.down_proj.g_idx”, “model.layers.6.mlp.gate_proj.g_idx”, “model.layers.6.mlp.up_proj.g_idx”, “model.layers.7.self_attn.k_proj.g_idx”, “model.layers.7.self_attn.o_proj.g_idx”, “model.layers.7.self_attn.q_proj.g_idx”, “model.layers.7.self_attn.v_proj.g_idx”, “model.layers.7.mlp.down_proj.g_idx”, “model.layers.7.mlp.gate_proj.g_idx”, “model.layers.7.mlp.up_proj.g_idx”, “model.layers.8.self_attn.k_proj.g_idx”, “model.layers.8.self_attn.o_proj.g_idx”, “model.layers.8.self_attn.q_proj.g_idx”, “model.layers.8.self_attn.v_proj.g_idx”, “model.layers.8.mlp.down_proj.g_idx”, “model.layers.8.mlp.gate_proj.g_idx”, “model.layers.8.mlp.up_proj.g_idx”, “model.layers.9.self_attn.k_proj.g_idx”, “model.layers.9.self_attn.o_proj.g_idx”, “model.layers.9.self_attn.q_proj.g_idx”, “model.layers.9.self_attn.v_proj.g_idx”, “model.layers.9.mlp.down_proj.g_idx”, “model.layers.9.mlp.gate_proj.g_idx”, “model.layers.9.mlp.up_proj.g_idx”, “model.layers.10.self_attn.k_proj.g_idx”, “model.layers.10.self_attn.o_proj.g_idx”, “model.layers.10.self_attn.q_proj.g_idx”, “model.layers.10.self_attn.v_proj.g_idx”, 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OK yeah there's a problem with pre_layer on these models at the moment. I don't currently have a solution for that I'm afraid.

There will be new GPTQ code available in the next week or two which should hopefully resolve this.

fyi, the model koala7b gptq 4 bit 128 you made available here this parameter works...

you need to use model loader ExLlama_HF or it will crash