微软的Phi-4是一款最近发布的高级语言模型，采用GGUF格式。该模型支持本地部署和使用。本指南将指导您在自己的机器上安装和使用Phi-4 GGUF的过程，让您能够利用其进行各种自然语言处理任务。

如果你在寻找一个集成了所有功能的人工智能平台，它可以集中管理所有AI订阅，包括但不限于：

• 几乎任何大型语言模型，例如：Claude 3.5 Sonnet，Google Gemini，GPT-40 和 GPT-o1，Qwen 模型及其他开源模型。
• 你甚至可以使用未经过滤的 Dolphin Mistral 和 Llama 模型！
• 最佳的 AI 图像生成模型，例如：FLUX、Stable Diffusion 3.5 和 Recraft

• 你甚至可以将 Minimax、Runway Gen-3 和 Luma AI 这样的 AI 视频生成模型与 Anakin AI 一起使用

Phi-4 是微软 Phi 系列语言模型的最新迭代。它代表了人工智能技术的显著进步，旨在更高效和更准确地处理各种语言任务。GGUF（GPT 生成的统一格式）是一种文件格式，用于在消费级硬件上高效加载和推理大型语言模型。

微软Phi-4性能基准

Phi-4的关键特点如下：

高级自然语言理解，改进的上下文保持能力，以及在各种NLP任务上的表现得到增强。

关于GGUF格式的优势：

• 更小的内存占用
• 更快的加载速度
• 更适合消费级硬件

我们来看看Phi-4和其他流行模型在AMC 10/12测试中的表现对比。

要开始使用Phi-4 GGUF，首先需要下载模型文件。截至目前，一个非官方的版本可以通过Hugging Face上某个社区成员的仓库获取。

下载步骤如下：

1. 访问Hugging Face仓库：https://huggingface.co/matteogeniaccio/phi-4/tree/main
2. 根据您的需求选择合适的量化版本（Q8_0、Q6_K或f16）
3. 下载您选择的模型文件

请注意：微软官方很快就会发布，可能会包含更多功能和优化。

在运行Phi-4 GGUF之前，配置环境，安装所需的工具和依赖项。所需软件包括：

• Python 3.7 或更高版本（推荐使用）
• Git（用于克隆代码库）
• 兼容的推理引擎（如 llama.cpp 或 Ollama）

安装步骤：

1. 如果没有安装，从官方网站安装Python
2. 如果您的系统中没有Git，从git-scm.com下载并安装Git
3. 选择并安装一个推断引擎（详情请见下文）

llama.cpp 是一个流行的推理工具，用于在本地运行大规模语言模型。下面是如何设置它以配合 Phi-4 GGUF 使用。

开始搭建 llama.cpp：

• 首先，克隆 llama.cpp 代码库：

在终端输入以下命令克隆代码库:

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git

使用git clone命令来克隆仓库。

• 进入克隆后的文件夹。

cd llama.cpp
# 切换到名为llama.cpp的目录

• 来构建项目吧：

做

使用 Phi-4 和 llama.cpp：

1. 将下载的Phi-4 GGUF文件放于models目录中
2. 使用下面的命令运行这个模型：

    ./main -m models/phi-4-q8_0.gguf -n 1024 --repeat_penalty 1.1 --temp 0.1 -p "在这里输入您的提示语"

根据您的具体需求调整参数。

更多详情请参考这个 PR 在 llama.cpp 仓库里的内容。

Ollama 是另一个优秀的工具，用于本地运行语言模型，拥有更友好的用户界面。以下是安装 Ollama 的步骤：

1. 浏览 https://ollama.ai/ 并下载适合您操作系统的版本并安装
2. 按照网站上的安装指南进行操作

在 Ollama 中运行 Phi-4 模型。

1. 创建一个名称为 Modelfile 的文件，其内容如下：

试试这个命令来测试模型：看看效果如何：

运行ollama run vanilj/Phi-4

更多详情请见链接：

Phi-4 GGUF 代表在使高级语言模型可供本地部署方面是一个重大进步。通过遵循本指南，你现在应该能够下载、设置和使用 Phi-4 GGUF 进行各种自然语言处理任务。在探索其功能的过程中，请随时关注 AI 和语言模型领域的最新发展和最佳实践。