首先导入BitsAndBytesConfig类与相关模型加载函数,确保bitsandbytes库版本不低于0.39.0。创建配置对象时需注意参数组合的有效性,如设置load_in_4bit=True时必须同时指定bnb_4bit_compute_dtype。以下为典型配置代码: from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from transformers import BitsAndBytes...
BitsAndBytesConfig是一个用于配置位和字节参数的类,通常用于设置和调整计算机系统中的位和字节相关的参数。该类具有以下参数: load_in_4bit:一个布尔值,用于指示是否将数据加载到4位宽的寄存器中。 bnb_4bit_compute_dtype:一个数据类型,用于指定4位宽计算的数据类型。 bnb_4bit_use_double_quant:一个布尔值,用...
这里,我们使用BitsAndBytesConfig为模型配置4位量化。该设置过程简单直接,重点在于通过以4位模式加载模型来减少内存使用量。 from transformers import BitsAndBytesConfig, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer quantization_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit = True ...
在Hugging Face的transformers库中,BitsAndBytesConfig类用于配置位和字节量化参数。以下是如何创建一个BitsAndBytesConfig对象,并传递其作为参数给需要量化的模型的方法: 创建一个"bitsandbytesconfig"对象: 首先,你需要从transformers库中导入BitsAndBytesConfig类,然后创建一个其实例。这个对象将包含各种配置参数,用于指...
以下是一些常见的bitsandbytesconfig参数的介绍。 1.系统性能参数: - CPU性能:可以通过设置CPU的频率、缓存大小和功耗来控制CPU的性能。这些参数可以用来提高计算速度或减少能耗。 -内存性能:可以调整内存的大小和速度来提高系统的运行速度和稳定性。这些参数的设置取决于所安装的内存模块的规格。 -硬盘性能:可以通过...
要启用嵌套量化,你可以使用BitsAndBytesConfig中的bnb_4bit_use_double_quant参数。这将会在第一轮量化之后启用第二轮量化,以便每个参数额外节省 0.4 比特。我们在上文提及的微调 Google Colab 笔记本中也使用了此功能。 from transformers import BitsAndBytesConfig ...
还有一些配置,让我们更深刻的理解bitsandbytes。 Offloading卸载,8bit模型可以在CPU和 GPU之间卸载权重,以支持将非常大的模型放入内存。 发送到CPU的权重实际上存储在float32 中,并没有转换为8bit: from transformers import AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig ...
要启用嵌套量化，你可以使用 BitsAndBytesConfig 中的 bnb_4bit_use_double_quant 参数。这将会在第一轮量化之后启用第二轮量化，以便每个参数额外节省 0.4 比特。我们在上文提及的微调 Google Colab 笔记本中也使用了此功能。from transformers import BitsAndBytesConfigdouble_quant_config = BitsAndBytesConfig( ...
BitsandBytes是一个将模型量化为8位或4位的量化库。由于其便利性和有效性,它是最常用的量化库。 BitsandBytes的8位量化基于LLM.int8()论文[3]。为了减轻量化误差,它将模型权重中的敏感异常值保持在FP16中,其他部分保持在INT8中,然后分别进行矩阵乘法。最后,它将它们加在一起返回FP16格式。下图显示了这个过程...
这里,我们使用BitsAndBytesConfig为模型配置4位量化。该设置过程简单直接,重点在于通过以4位模式加载模型来减少内存使用量。 from transformers import BitsAndBytesConfig, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer quantization_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit = True ) 3. 加载预训练模型和分词器 在此步骤...