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...
from transformers import BitsAndBytesConfignf4_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_use_double_quant=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16)model_nf4 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, quantization_config=nf4_co...
bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16 ) model_nf4 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, quantization_config=nf4_config) 更改计算数据类型 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 fromtransformersimportBitsAndBytesC...
from transformers import BitsAndBytesConfig nf4_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_use_double_quant=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16 ) model_nf4 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, quantization_config=nf4_config) ...
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,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。 importtorchfromtransformersimportBitsAndBytesConfigquantization_config=BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True,bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16) ...
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 ...
More specifically, QLoRA uses 4-bit quantization to compress a pretrained language model. The LM parameters are then frozen and a relatively small number of trainable parameters are added to the model in the form of Low-Rank Adapters. During finetuning, QLoRA backpropagates ...
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 ...
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...