或者通过pip安装: 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eet...
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...
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...
git cd EETQ/ git submodule update --init --recursive pip install . 回顾下上面提到的量化方式,bnb/hqq/eetq是不需要量化数据集的,因此可以在训练前直接量化模型,速度很快。因此推荐即时量化后直接QLoRA训练模型: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 swift sft --model_type llama3-8b-...
AWQ即激活感知权重量化,是一种针对LLM的低比特(4-bit)权重量化的硬件友好方法。本文主要介绍使用AutoAWQ库量化自己的模型。 1.安装依赖 git clone https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ.git cd AutoAWQ pip install -e . 2.下载预训练模型
在尝试安装名为 autoawq 的Python包时,如果遇到错误提示 could not find a version that satisfies the requirement autoawq,这通常意味着pip无法找到符合你指定要求的包版本。以下是一些可能的解决方案,你可以按照这些步骤逐一尝试: 确认软件包名称是否正确: 首先,请确保你要安装的包名称 autoawq 是正确的。Pytho...
模型的推理过程是一个复杂函数的计算过程,这个计算一般以矩阵乘法为主,也就是涉及到了并行计算。一般来说,单核CPU可以进行的计算种类更多,速度更快,但一...
量化是将模型浮点数变为定点数运行的过程。 双精度浮点数:在PyTorch中用torch.float64表示,或者在其他语言中也称为double类型,在LLM训练中一般比较少用 全精度浮点数:在PyTorch中用torch.float32表示 低精度浮点数:在PyTorch中用torch.bfloat16和torch.float16表示。这两个浮点数的差别在上图中可以表示: ...
git clone https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ cd AutoAWQ pip install -e . All three methods will install the latest and correct kernels for your system fromAutoAWQ_Kernels. If your system is not supported (i.e. not on the release page), you can build the kernels yourself by fo...
pip install autoawq 感兴趣的读者可以进一步参考HuggingFace的量化 Overview:https://huggingface.co/docs/transformers/quantization OK,正文开始。 首先我们要知道 AutoAWQ 怎么用。 如何使用 AutoAWQ 先创建 model 创建quant_config 然后执行 quantize 函数。