GGML和GGUF是GGMLC++推理库的两种量化格式,其中GGUF格式较新,可以保留模型版本等其他自定义信息。这两种格式也是PTQ形式的量化算法,但GGML和GGUF格式的量化算法更适配于CPU推理,因此在CPU上运行更快,而GPTQ量化对GPU更加友好,两者的推理精度相仿。因此,*.cpp类型使用了GGML推理库的推理框架都更适配于CPU推理。
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...
注意,实际使用GPTQ量化时需要指定OMP_NUM_THREADS=N,否则会出现CPU占满阻塞的问题。 swift export指令会使用指定的数据集对模型进行量化,并在本地保存量化后的模型,默认的保存路径为 ‘{model_type}-{quant_method}-{quant_bits}’,也可以通过–quant_output_dir来指定 QLoRA可以支持FSDP(完全分片数据并行技术),...
因此,*.cpp类型使用了GGML推理库的推理框架都更适配于CPU推理。 GGML是一个专注于机器学习的C库。它由Georgi Gerganov创建,这就是缩写“GG”的含义。这个库不仅提供了机器学习的基础元素,如张量,而且还提供了一种独特的二进制格式来分发LLM(Machine Learning Models)。最近,这个格式改为了GGUF。这种新格式被...
optimizer分页可以同比理解为CPU的分页内存概念,防止在长文本时出现的显存爆炸。 下面我们放一点代码帮助理解。 在transformers.intergrations.bitsandbytes.py中: 这里是替换Linear和Conv算子为bnb的起始点。 bitsandbytes.nn.modules.py: 双重量化。可以看到在weights迁移到cuda的时机进行量化。
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感谢 qwopqwop200 对 AutoGPTQ 代码库的持续贡献,目前,他正致力于将该代码库的使用场景拓展至 CPU ,这一特性将在 AutoGPTQ 的下一版本中发布。 最后,我们还要感谢 Pedro Cuenca 对本文的撰写所提供的帮助。 英文原文: https://hf.co/blog/gptq-integration 原文作者: Marc Sun, Félix Marty, 潘其威, ...
optimizer分页可以同比理解为CPU的分页内存概念,防止在长文本时出现的显存爆炸。 下面我们放一点代码帮助理解。 在transformers.intergrations.bitsandbytes.py中: 这里是替换Linear和Conv算子为bnb的起始点。 bitsandbytes.nn.modules.py: 双重量化。可以看到在weights迁移到cuda的时机进行量化。
模型推理过程复杂，主要涉及矩阵乘法，依赖并行计算。传统CPU擅长多任务处理，而GPU专长并行计算。大型语言模型（LLM）从7B、14B、34B到几百B规模，显存压力巨大。通过量化技术，将模型浮点数转换为定点数运行，以减少计算量与显存占用，同时保持推理效果。量化技术分为PTQ（训练后量化）与QAT（训练感知量化）...
optimizer分页可以同比理解为CPU的分页内存概念,防止在长文本时出现的显存爆炸。 下面我们放一点代码帮助理解。 在transformers.intergrations.bitsandbytes.py中: 这里是替换Linear和Conv算子为bnb的起始点。 bitsandbytes.nn.modules.py: 双重量化。可以看到在weights迁移到cuda的时机进行量化。