load_in_4bit:一个布尔值,用于指示是否将数据加载到4位宽的寄存器中。 bnb_4bit_compute_dtype:一个数据类型,用于指定4位宽计算的数据类型。 bnb_4bit_use_double_quant:一个布尔值,用于指示是否使用双精度量化。 bnb_4bit_quant_type:一个字符串,用于指定4位宽量化的类型。 llm_int8_threshold:一个数值,用...
(1)load_in_4bit设为True时模型权重以4位存储,前向传播使用16位计算。解析:4位存储减少内存占用,但计算保持较高精度维持模型效果。 (2)bnb_4bit_compute_dtype通常设置为torch.bfloat16。解析:bfloat16在支持该类型的GPU上能更好保持数值稳定性。 (3)NF4量化类型优于FP4。解析:NF4针对神经网络权重分布优化,...
load_in_4bit:一个布尔值,指示是否加载4位量化权重。 bnb_4bit_compute_dtype:指定计算时使用的数据类型,例如torch.bfloat16或torch.float16。 bnb_4bit_use_double_quant:一个布尔值,指示是否使用双精度量化,这可以在第一轮量化后进一步节省内存。 bnb_4bit_quant_type:量化类型,如"nf4"表示NormalFloat4。
When I load the model withoutBitsandBytes, with code: model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base_model,torch_dtype=torch.float16,device_map="auto",trust_remote_code=True) it is normal like below: However, when I useBitsAndBytesConfig(with default parameters), the model architecture is m...
load_in_4bit=use_4bit, bnb_4bit_quant_type=bnb_4bit_quant_type, bnb_4bit_compute_dtype=compute_dtype, bnb_4bit_use_double_quant=use_nested_quant, ) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, quantization_config=bnb_config, #pass to AutoModelForCausalLM ...