quantization_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit = True ) 3. 加载预训练模型和分词器 在此步骤中,我们在应用量化设置的同时,加载预训练模型和分词器。模型会根据GPU的可用性,自动分配到GPU或CPU上运行。 pretrained_model = "Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct" ...
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 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...
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...
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 ...
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...
针对你遇到的 ImportError,这里有几个步骤可以帮助你解决问题,确保你能够使用 bitsandbytes 的8-bit 量化功能。 1. 安装 accelerate 库 首先,你需要安装 accelerate 库。这个库是 bitsandbytes 进行某些操作时所需的依赖。你可以通过以下命令来安装它: bash pip install accelerate 确保在命令行中执行此命令,并且你...
在本节中,我们将使用BitsandBytes 4位量化实现QLoRA。现在,我们将微调llama3.2 3B使其成为指令调整的聊天机器人。首先,我们需要配置BitsandBytes 4位配置。我们使用与QLoRA论文相同的设置,它具有NormalFloat4数据类型和双重量化。 # configure BitsandBytes configuration for 4-bit quantization bnb_config = BitsAnd...
quantization_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit = True ) 3. 加载预训练模型和分词器 在此步骤中,我们在应用量化设置的同时,加载预训练模型和分词器。模型会根据GPU的可用性,自动分配到GPU或CPU上运行。 pretrained_model = "Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct" ...