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...
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...
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...
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 quantization_config = BitsAndBytesConfig(llm_int...
BitsAndBytesConfig,设置 config AutoModelForCausalLM.from_pretrained的quantization_config参数,用于传入 config 一个简单的调用案例如下: importtorchfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM,BitsAndBytesConfigmodel_id="EleutherAI/gpt-neox-20b"bnb_config=BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True,...
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( ...
如上所述,你还可以通过更改BitsAndBytesConfig中的bnb_4bit_compute_dtype参数来更改量化模型的计算数据类型。 importtorch fromtransformersimportBitsAndBytesConfig quantization_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16 ...
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 ...
quantization_config=BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True,bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16) 嵌套量化 要启用嵌套量化,你可以使用中的参数。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。
如上所述,您还可以通过更改bnb_4bit_compute_dtype中的参数来更改量化模型的计算数据类型BitsAndBytesConfig。 import torch from transformers import BitsAndBytesConfig quantization_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16 ...