NF4插件错误总汇. 整理不易...点个小红心 加个关注吧..这也是我的小动力 错误遇得多..经验嘎嘎多... 加载运行错误换 bitsandbytes 版本 依然不行考虑换个0.39.0 再换回 0.43.3 如果以上还不行的话 备份下环境中triton 删除重启即可 整理不易...点个小红心 加个关注吧..这也是我的小动力 动画...
用户可以开箱即用地加载诸如 Whisper、ViT、Blip2 之类的 8 比特或 4 比特(FP4/NF4)模型。 如果你在量化基础模型之上使用PEFT库基于Lora进行训练,则可以将训练得到的Apapter合并在基础模型之上进行部署,而不会降低推理性能。你甚至还可以在反量化模型之上合并 Apapter! 下面是使用 NF4 量化加载 4 比特模型的示例: ...
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。下面是使用 NF4 量化加载 4 比特模型的示例，例子中使用了双量化以及 bfloat16 计算数据类型以加速训练:from transformers import BitsAndBytesConfignf4_config =...
我们比较GPTQ-128g(即GPTQ 4位)与nf4-double_quant和nf4,后两者是bitsandbytes的量化算法。“nf4-double_quant”是一种变体,它对量化常数进行了量化。 对于7B版本,它们的表现都一样,困惑度为5.30。 我们在13B和33B版本中看到了差异,GPTQ得到了更低的困惑度。结果表明,与nf4相比,随着模型变大,GPTQ表现得更好。
你可以使用 4 比特量化的不同变体,例如 NF4 (NormalFloat4 (默认) ) 或纯 FP4 量化。从理论分析和实证结果来看,我们建议使用 NF4 量化以获得更好的性能。 其他选项包括bnb_4bit_use_double_quant,它在第一轮量化之后会进行第二轮量化,为每个参数额外节省 0.4 比特。最后是计算类型,虽然 4 比特 bitsandbytes...
你可以使用 4 比特量化的不同变体,例如 NF4 (NormalFloat4 (默认) ) 或纯 FP4 量化。从理论分析和实证结果来看,我们建议使用 NF4 量化以获得更好的性能。 其他选项包括bnb_4bit_use_double_quant,它在第一轮量化之后会进行第二轮量化,为每个参数额外节省 0.4 比特。最后是计算类型,虽然 4 比特 bitsandbytes...
你可以使用 4 比特量化的不同变体,例如 NF4 (NormalFloat4 (默认) ) 或纯 FP4 量化。从理论分析和实证结果来看,我们建议使用 NF4 量化以获得更好的性能。 其他选项包括,它在第一轮量化之后会进行第二轮量化,为每个参数额外节省 0.4 比特。最后是计算类型,虽然 4 比特 bitsandbytes 以 4 比特存储权重,但计算...
51CTO学堂为您提供FLUX在NF4精度版本发布,提速1.3-4倍,6-8g显存可用,BitsandBytes在低位精度加速方面的应用等各种IT领域实战培训课程视频及精品班培训课程
QLoRA的关键在于其使用的4位NormalFloat(NF4)数据类型和双量化技术,这些技术共同作用下,使得在单个GPU上微调大型LLM成为可能。 源码解读 bitsandbytes在QLoRA中的应用 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...
作者成功地将NF4序列化和加载功能完全应用到Flux中,使用了Diffusers、bitsandbytes和Accelerate技术。参数从原来的23GB减少到了6GB。