Hugging Face 的 Transformers 库是使用预训练语言模型的首选。为了使模型量化过程更易于访问,Hugging Face 已与 Bitsandbytes 库无缝集成。这种集成简化了量化过程,使用户只需几行代码即可获得高效的模型。 安装: pipinstallgit+https://github.com/huggingface/accelerate.gitpipinstallgit+https://github.com/huggingfa...
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( ...
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...
最后是计算类型,虽然 4 比特 bitsandbytes 以 4 比特存储权重,但计算仍然以 16 或 32 比特进行,这里可以选择任意组合 (float16、bfloat16、float32 等)。 如果使用 16 比特计算数据类型 (默认 torch.float32),矩阵乘法和训练将会更快。用户应该利用 transformers 中最新的BitsAndBytesConfig来更改这些参数。下面...
最后是计算类型,虽然 4 比特 bitsandbytes 以 4 比特存储权重,但计算仍然以 16 或 32 比特进行,这里可以选择任意组合 (float16、bfloat16、float32 等)。 如果使用 16 比特计算数据类型 (默认 torch.float32),矩阵乘法和训练将会更快。用户应该利用 transformers 中最新的BitsAndBytesConfig来更改这些参数。下面...
在此过程中,我们决定再次与bitsandbytes联手,支持用户以 4 比特精度运行任何模态 (文本、视觉、多模态等) 上的绝大多数 HF 模型。用户还可以利用 Hugging Face 生态系统中的工具在 4 比特模型之上训练适配器。这一工作基于 Dettmers 等人最近在 QLoRA 这篇论文中介绍的一种新方法,其论文摘要如下:...
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。
在QLoRA的实现中,bitsandbytes主要用于模型的量化部分。通过替换模型中的nn.Linear层为量化层(如bnb.nn.Linear4bit),bitsandbytes将模型的权重从浮点数转换为4比特整数。这一转换过程在bitsandbytes的底层CUDA函数中完成,确保了高效和稳定的量化效果。 QLoRA的微调流程 加载预训练模型:首先,使用Hugging Face的transfor...
Llama 3.2多模态GGUFs,4位bitsandbytes 嘿!我上传了16位、8位、6位、5位、4位、3位和2位的GGUFs到指定链接,并且还上传了90B、11B Vision以及1B和3B版本的原始float16权重。此外,我还上传了1B和3B版本的指导位和字节4位权重。最后,提供了一个完整的模型表格,展示了原始HF权重、4位BnB量化和GGUF量化(16、...
所有的操作都集成在Linear8bitLt模块中,你可以轻松地从bitsandbytes库中导入它。它是torch.nn.modules的子类,你可以仿照下述代码轻松地将其应用到自己的模型中。 下面以使用bitsandbytes将一个小模型转换为 int8 为例,并给出相应的步骤。 首先导入模块,如下。