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...
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...
kwargs=BitsAndBytesConfig.from_dict(config_dict={"load_in_8bit":load_in_8bit,"load_in_4bit":load_in_4bit},return_unused_kwargs=True,**kwargs,)elifquantization_method_from_args==QuantizationMethod.BITS_AND_BYTES:load_in_8bit=quantization...
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...
With the latest bitsandbytes quantization feature, the officialLlama3-8B-Instructproduces garbage. Start the server: $ python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --dtype half --served-model-name llama3-8b --model /models/Meta-Llama-3-8B-Instruct --load-format bitsandbytes --quantization ...
是的,为了使用bitsandbytes库的8-bit量化功能,你需要安装accelerate库。这是因为bitsandbytes库的一些高级功能(包括8-bit量化)依赖于accelerate库来提供加速。 提示用户完整的accelerate库安装命令: 你可以使用以下命令来安装accelerate库: bash pip install accelerate 确保你的Python环境已经配置好了pip工具,以便能够顺利...
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 ...
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...
bitsandbytes库集成了NF4量化,同时还支持FP4、LLM.int8()量化。transformers库已经集成并原生支持了bitsandbytes这个量化库。而且bitsandbytes是量化任何模型的最简单方法之一,因为它不需要量化校准数据及校准过程。任何模型只要含有torch.nn.Linear模块,就可以对其进行开箱即用的量化。每当在transformers库中添加新架构时,...