QLoRA是来自华盛顿大学的Tim Dettmers大神提出的模型量化算法,应用于LLM训练,降低显存需求,其足以在单个48GB显存的GPU上对65B进行微调,同时能保持16位全量微调的效果。其核心是在LoRA的基础上作出优化: 1)新定义了一种4位标准浮点数NF4的最优数据类型; 2)双重量化,对...
双重量化(Double Quantization): 双重量化是一种量化技术,它通过对量化过程本身的参数进行再量化,进一步减少模型的内存占用。在双重量化中,首先将模型参数进行初步量化,比如将32位浮点数转换为更小位数的表示(例如4位)。然后,对这个初步量化的结果中的量化常数(用于保持量化前后数值范围一致性的参数)再进行一次量化。这...
动手LLM PTQ量化优化1:Weight Only量化Mixed-Gemm模块优化 Model Quantization包含 Weight Only Quantization,FP8 Format,Activation Quantization Framework三个大类的支持,对于这三个模块我们将逐步展开,首先是应用比较广泛的Weight Only Quan… 皓月争曦发表于动手LLM... 对于模型量化的一些思考--一个问题的解决过程 起...
反量化非离群值的矩阵乘结果并其与离群值矩阵乘结果相加,获得最终的 FP16 结果。 2.2.2 量化代码 bitsandbytes库:量化任何模型的最简单方法之一,与GGUF均属于零样本量化,不需要量化校准数据及校准过程(而AWQ和GPTQ等量化方啊均需要少量样本进行校准) 。任何模型只要含有torch.nn.Linear模块,就可以对其进行开箱即...
这一整合使用户能够以低至 8、4、3 或甚至 2 位的精度级别量化和操作模型,采用了 Frantar 等人在 2023 年[2] 引入的 GPTQ 算法。值得注意的是,使用 4 位量化几乎不会损失精度,同时在处理小批量数据时仍能保持与 fp16 基准相似的推理速度。值得一提的是,GPTQ 方法与 bitsandbytes 提出的训练后量化技术...
模型量化增加了操作复杂度，在量化时需要做一些特殊的处理，否则精度损失更严重模型量化会损失一定的精度，虽然在微调后可以减少精度损失，但推理精度确实下降 4. 模型量化的原理 4.1 量化数据映射 比如进行int8的量化，数据范围是[-128,127],最大值最小值分别是Xmax, Xmin，X_q表示量化后的数据，X_f表示浮点...
简介:QLORA技术通过降低微调模型所需的内存量,使得在单个GPU上微调大型语言模型成为可能。该技术结合了4位NormalFloat量化、双重量化和分页优化器等多项创新技术,提高了LoRA方法的调整效果,几乎避免了之前工作中见到的准确性折中。借助QLORA的高效性,我们可以对多达1000多个模型进行深入的指令微调和聊天机器人性能研究。
首先需要下载代码库: 接着跳转到项目目录下: 然后安装项目所需的依赖包: 有一个比较特殊的包只能使用 conda 工具进行安装: 接着获取用于微调的数据: 然后下载 int4 型号的量化模型: 最终使用如下脚本对量化模型进行微调: 我们可以加载微调之后的模型:
2024吃透AI大模型(LLM+量化+部署+微调)通俗易懂,学完即就业!拿走不谢,学不会我退出IT圈!!!——大模型微调/大模型学习路线共计36条视频,包括:01 开营、02 大模型爆发式发展、03 大模型是如何炼成的等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
步骤三:模型微调 使用选择的量化方法,对模型进行微调。在微调过程中,我们需要注意以下几点: 选择合适的量化配置,包括量化位宽、量化范围等。 在微调过程中,对模型进行校准,以获取更准确的量化参数。 根据实际情况,调整学习率和优化器,以获得更好的微调效果。