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...
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 ) 嵌套量化 要启用嵌套量化,您可以使...
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。import torchfrom transformers import BitsAndBytesConfigquantization_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16)嵌套量化 要启用嵌套量化，你...
本期code:https://github.com/chunhuizhang/llm_inference_serving/blob/main/tutorials/quantization/qlora_gptq_gguf_awq.ipynb https://github.com/chunhuizhang/llm_inference_serving/blob/main/tutorials/quantization/basics.ipynb 关于 llama3:BV15z42167yB,BV18E421A7TQ 关于bfloat16:BV1no4y1u7og 关于...
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。
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...
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。 import torch from transformers import BitsAndBytesConfig quantization_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16 ...
8-BIT OPTIMIZERS VIA BLOCK-WISE QUANTIZATION 论文链接: https://arxiv-download.xixiaoyao.cn/pdf/2110.02861.pdf 开源链接: https://github.com/facebookresearch/bitsandbytes 量化 在介绍论文作者的解决方法之前,先补充一点关于量化的基本概念。通常意义上来说,量化是指将信号的连续取值近似为有限多个离散值的...
quantization_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16, bnb_4bit_quant_type='nf4', bnb_4bit_use_double_quant=True, llm_int8_skip_modules=['lm_head', 'attn_pool.attn']) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code...
The bitsandbytes library is a lightweight Python wrapper around CUDA custom functions, in particular 8-bit optimizers, matrix multiplication (LLM.int8()), and 8 & 4-bit quantization functions.The library includes quantization primitives for 8-bit & 4-bit operations, through bitsandbytes.nn....