而且在代码修复前,如果你使用了use_marlin,还会出现外层Quantlinear=marlin 而make_quant里依然使用exllama的情况。 来看核心的make_quant函数,首先就是dynamically_import_QuantLinear,这个就是根据用户参数选择对应的QuantLinear,目前支持基础的cuda/exllama/marlin这几种kernel。其对应的QuantLinear的具体实现在auto_gptq...
这里解决的是使用 Auto-GPTQ 或者 Transformers 导入 GPTQ 模型后推理速度很慢的问题。 值得注意的是,这个问题很有可能是因为安装不正确,所以 GPTQ 无法正确使用 GPU 进行推理,也就是说无法进行加速,即便 print(model.device) 显示为 "cuda"。类似的问题见Is This Inference Speed Slow? #130和CUDA extension n...
QLoRA可以支持FSDP(完全分片数据并行技术),因此可以使用BNB+LoRA在两张24G显卡上运行一个70B模型的训练: #源代码clone#cd examples/pytorch/llm#vim fsdp.sh并写入下面的内容#pip install bitsandbytes>=0.43.0nproc_per_node=2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1\ accelerate launch --config_file"./scripts/llama2_70b...
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。你可以尝试使用以下命令,指定额外的索引URL来安装: bash pip install auto-gptq --extra-index-url https://huggingface.github.io/autogptq-index/whl/cu118/ 注意:上述命令中的cu118是指定CUDA版本的,如果你的系统没有安装CUD...
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。
Installed : Python:3.11.4 , cuda:11.8, torch==2.0.1+cu118 and auto-gptq @ file:///home/pankaj/AutoGPTQ etc... Ubuntu 18.04.6 LTS Error: while running code even though i have Cuda installed Exllama kernel is not installed, reset disable_exllama to True. This may because you instal...
BUILD_CUDA_EXT=0 pip install auto-gptqAnd to make sure autogptq_cuda is not ever in your virtual environment, run:pip uninstall autogptq_cuda -yto support triton speedupTo integrate with triton, using:warning: currently triton only supports linux; 3-bit quantization is not supported when ...
BUILD_CUDA_EXT=int(os.environ.get('BUILD_CUDA_EXT','1'))==1 ifBUILD_CUDA_EXT: try: importtorch exceptExceptionase: print(f"Building cuda extension requires PyTorch (>=1.13.0) being installed, please install PyTorch first:{e}")
fix-workflow-wheel-cuda fix-test-marlin-load dockerfile-amd v0.7.1 v0.7.0 v0.6.0 v0.5.1 v0.5.0 v0.4.2 v0.4.1 v0.4.0 v0.3.2 v0.3.0 v0.2.2 v0.2.1 v0.2.0 v0.1.0 v0.0.5 v0.0.4 v0.0.3 v0.0.2 此仓库是为了提升国内下载速度的镜像仓库,每日同步一次。 原始仓库:https://git...
用LLama Factory的微调并导出大模型时.由于很多模块如之间的依赖关系复杂很容易造成版本冲突,主要涉及到cuda/pytorch/python/auto-gptq/vllm的版本选择.我在AutoDL上经实验了(高,低)两种组合能正常运行LLama Factory,以下是详细说明. 一.硬件配置 采用租用云算力服务器方式:由于是基于大于1B的大模型需要硬件配置...