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Wizard-Vicuna-13B-Uncensored-GPTQ

like 294

Have you been able to load other 13B GPTQ models OK?

I'm not quite sure what the best method for CPU offload is meant to be right now. Try using --pre_layer instead, eg --pre_layer 10. That's the CPU offload mode designed for GPTQ specifically

Thank you for a fast response! After increasing Windows page file to 128gb it's give me another error log. Also --pre_layer 10 is changed nothing.
For 13B GPTQ. I have WizardML-Unc-13b-Q5_1-ggml that running only on CPU but works well.

Traceback (most recent call last):
File “G:\LLM\oobabooga\text-generation-webui\server.py”, line 67, in load_model_wrapper
shared.model, shared.tokenizer = load_model(shared.model_name)
File “G:\LLM\oobabooga\text-generation-webui\modules\models.py”, line 159, in load_model
model = load_quantized(model_name)
File “G:\LLM\oobabooga\text-generation-webui\modules\GPTQ_loader.py”, line 175, in load_quantized
model = load_quant(str(path_to_model), str(pt_path), shared.args.wbits, shared.args.groupsize, shared.args.pre_layer)
File “G:\LLM\oobabooga\text-generation-webui\repositories\GPTQ-for-LLaMa\llama_inference_offload.py”, line 226, in load_quant
model.load_state_dict(safe_load(checkpoint))
File “G:\LLM\oobabooga\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.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”, 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Unexpected 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”, 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“model.layers.32.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.32.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.32.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.32.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.32.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.33.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.33.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.33.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.33.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.33.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.33.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.33.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.34.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.34.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.34.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.34.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.34.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.34.mlp.gate_proj.bias”, “model.layers.34.mlp.up_proj.bias”, “model.layers.35.self_attn.k_proj.bias”, “model.layers.35.self_attn.o_proj.bias”, “model.layers.35.self_attn.q_proj.bias”, “model.layers.35.self_attn.v_proj.bias”, “model.layers.35.mlp.down_proj.bias”, “model.layers.35.mlp.gate_proj.bias”, “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”.

When runnin on nvidia rtx 3060 12GB VRAM and 2CPU + 32GB RAM i get this errror. Why is trying to use CPU memory if GPU has 12GB VRAM?

INFO:Loading TheBloke_Wizard-Vicuna-13B-Uncensored-GPTQ...
INFO:Found the following quantized model: models\TheBloke_Wizard-Vicuna-13B-Uncensored-GPTQ\Wizard-Vicuna-13B-Uncensored-GPTQ-4bit-128g.compat.no-act-order.safetensors
Traceback (most recent call last):
File "C:\x\oobabooga_windows\text-generation-webui\server.py", line 1063, in
shared.model, shared.tokenizer = load_model(shared.model_name)
File "C:\x\oobabooga_windows\text-generation-webui\modules\models.py", line 95, in load_model
output = load_func(model_name)
File "C:\x\oobabooga_windows\text-generation-webui\modules\models.py", line 275, in GPTQ_loader
model = modules.GPTQ_loader.load_quantized(model_name)
File "C:\x\oobabooga_windows\text-generation-webui\modules\GPTQ_loader.py", line 177, in load_quantized
model = load_quant(str(path_to_model), str(pt_path), shared.args.wbits, shared.args.groupsize, kernel_switch_threshold=threshold)
File "C:\x\oobabooga_windows\text-generation-webui\modules\GPTQ_loader.py", line 52, in _load_quant
model = AutoModelForCausalLM.from_config(config, trust_remote_code=shared.args.trust_remote_code)
File "C:\x\oobabooga_windows\installer_files\env\lib\site-packages\transformers\models\auto\auto_factory.py", line 414, in from_config
return model_class._from_config(config, **kwargs)
File "C:\x\oobabooga_windows\installer_files\env\lib\site-packages\transformers\modeling_utils.py", line 1124, in _from_config
model = cls(config, **kwargs)
File "C:\x\oobabooga_windows\installer_files\env\lib\site-packages\transformers\models\llama\modeling_llama.py", line 615, in init
self.model = LlamaModel(config)
File "C:\x\oobabooga_windows\installer_files\env\lib\site-packages\transformers\models\llama\modeling_llama.py", line 446, in init
self.layers = nn.ModuleList([LlamaDecoderLayer(config) for _ in range(config.num_hidden_layers)])
File "C:\x\oobabooga_windows\installer_files\env\lib\site-packages\transformers\models\llama\modeling_llama.py", line 446, in
self.layers = nn.ModuleList([LlamaDecoderLayer(config) for _ in range(config.num_hidden_layers)])
File "C:\x\oobabooga_windows\installer_files\env\lib\site-packages\transformers\models\llama\modeling_llama.py", line 257, in init
self.mlp = LlamaMLP(
File "C:\x\oobabooga_windows\installer_files\env\lib\site-packages\transformers\models\llama\modeling_llama.py", line 153, in init
self.down_proj = nn.Linear(intermediate_size, hidden_size, bias=False)
File "C:\x\oobabooga_windows\installer_files\env\lib\site-packages\torch\nn\modules\linear.py", line 96, in init
self.weight = Parameter(torch.empty((out_features, in_features), **factory_kwargs))
RuntimeError: [enforce fail at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\c10\core\impl\alloc_cpu.cpp:72] data. DefaultCPUAllocator: not enough memory: you tried to allocate 141557760 bytes.

Done!

You need to increase your Windows pagefile size

Tutorial here: https://mcci.com/support/guides/how-to-change-the-windows-pagefile-size/

Not sure if that would be the case for you guys, but try changing the "Model loader" to "ExLlama". Worked perfectly fine for me, the default (AutoGPTQ) wasn't working for some reason, and was giving this exact same error.
Might be worth trying other loaders too if ExLlama doesn't work for you.