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...
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#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使用暂时需要从源码下载transformers和peft...
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/nn_modules/qlinear目录下。 在根据参数找到对应Quantlinear后,接下来就是设置输入输出维度,然后用setattr替换原有...
截止目前,我们已经集成了包括 CUDA 算子在内的最常用的优化选项。对于更多高级选项如使用 Triton 算子和 (或) 兼容注意力的算子融合,请查看 AutoGPTQ 代码库。 🤗 Transformers 对 GPTQ 模型的本地化支持 在 安装 AutoGPTQ 代码库 和optimum(pip install optimum) 之后,在 Transformers 中运行 GPTQ 模型将...
正因为 AutoGPTQ 代码库覆盖了大量的 transformers 模型,我们决定提供一个 🤗 Transformers 的 API 集成,让每个人都能够更容易地使用大语言模型量化技术。截止目前,我们已经集成了包括 CUDA 算子在内的最常用的优化选项。对于更多高级选项如使用 Triton 算子和 (或) 兼容注意力的算子融合,请查看AutoGPTQ代码库。
双重量化。可以看到在weights迁移到cuda的时机进行量化。 继续到C代码bitsandbytes.csrc.kernels.cu: 可以看到针对离群点进行了阈值判断并有选择地量化。如果大于离群阈值则直接置0。 4bit量化: 可以看到量化后针对偶数index的参数左移四位,和相邻参数构成了一个完整的byte。
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双重量化。可以看到在weights迁移到cuda的时机进行量化。 继续到C代码bitsandbytes.csrc.kernels.cu: 可以看到针对离群点进行了阈值判断并有选择地量化。如果大于离群阈值则直接置0。 4bit量化: 可以看到量化后针对偶数index的参数左移四位,和相邻参数构成了一个完整的byte。