pip install ms-swift #autoawq和cuda版本有对应关系,请按照`https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ`选择版本 pip install autoawq -U #auto_gptq和cuda版本有对应关系,请按照`https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQ#quick-installation`选择版本 pip install auto_gptq -U #hqq和eetq使用暂时需要从源...
从GPTQ_CAUSAL_LM_MODEL_MAP(支持的模型系列如下)中加载模型类型model_type对应的模型类(父类BaseGPTQForCausalLM)加载模型(下面以bloom模型系列为例); "bloom": BloomGPTQForCausalLM, "llama": LlamaGPTQForCausalLM, "moss": MOSSGPTQForCausalLM, "qwen": QwenGPTQForCausalLM, ……… BloomGPTQForCa...
trition_linear读取权重的逻辑在对应linear的warmup里,实际kernel实现在auto_gptq.nn_modules.triton_utils.kernels.quant_matmul_248_kernel中。 marlin的读取在auto_gptq.utils.marlin_utils.convert_to_marlin中实现,如果权重已经是保存为了marlin,就不会调用unpack_qzeros。marlin Quantlinear层中的unpack方法实际无调...
'AutoGPTQ - An easy-to-use model quantization package with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm.' PanQiWei GitHub: github.com/PanQiWei/AutoGPTQ #开源# #机器学习# û收藏 11 评论 ñ9 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候... ...
我们使用 AutoAWQ、AutoGPTQ 和 BNB 对 Meta Llama 3.1 405B 进行预量化,以实现高效的推理(int4)和训练(Q-LoRA)。O网页链接>在 8xA100 80GB 或 4x A100 40GB(具有非常小的 KV 缓存和长度)上使用 TGI 进行快速推理。> 使用 BNB 和 Q-LoRA 进行高效训练,起始容量约为 4x H100/A100 80GB û收藏 ...
python3 examples/benchmark/perplexity.py --model_name TheBloke/open-llama-7b-open-instruct-GPTQ --model_basename model --use_safetensors --is_quantized 显存占用:4G左右 输出: Perplexity: 7.9180 python3 examples/benchmark/perplexity.py --model_name VMware/open-llama-7B-open-instruct ...
面对过去，不要迷离；面对未来，不必彷徨；活在今天，你只要把自己完全展示给别人看。
自动化:AutoGPT-Q 采用了自动化的方法来选择最优的量化参数,避免了手动调参的繁琐过程。 高性能:通过量化技术,AutoGPT-Q 可以显著降低模型的参数量和计算复杂度,同时保持较高的语言处理性能。 可扩展性:AutoGPT-Q 可以应用于各种规模的 Transformer 模型,包括 BERT、GPT 等,具有良好的可扩展性。AutoGPT-Q 的实...
根据参考信息,auto-gptq支持Python 3.7或更高版本。你可以通过运行python --version来检查当前Python版本。 尝试使用pip命令安装auto-gptq包: 你可以使用以下命令来安装auto-gptq包: bash pip install auto-gptq 如果上述命令失败,可能是因为你的Python环境没有访问到包含auto-gptq包的PyPI镜像。你可以尝试使用...