but bnb_4bit_compute_type=torch.float32 (default). This will lead to slow inferenceortraining speed.') Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 硬件: DellPrecision T7920 Tower server/WorkstationIntelxeon gold pr
bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16, # 计算精度设置 bnb_4bit_quant_storage=torch.uint8, # 量化权重的储存格式 bnb_4bit_quant_type="nf4", # 量化格式,这里用的是正太分布的int4 bnb_4bit_use_double_quant=True, # 是否采用双量化,即对zeropoint和scaling参数进行量化 llm_int8_enable_fp32_cpu...
"bnb_4bit_compute_dtype": "bfloat16", "bnb_4bit_quant_storage": "uint8", "bnb_4bit_quant_type": "nf4", "bnb_4bit_use_double_quant": true, "llm_int8_enable_fp32_cpu_offload": false, "llm_int8_has_fp16_weight": false, "llm_int8_skip_modules": [ "lm_head"...
float16, # 计算精度设置 bnb_4bit_quant_storage=torch.uint8, # 量化权重的储存格式 bnb_4bit_quant_type="nf4", # 量化格式,这里用的是正太分布的int4 bnb_4bit_use_double_quant= True, # 是否采用双量化,即对zeropoint和scaling参数进行量化 llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=False, # 是否llm...
import bitsandbytes as bnb import torch param=torch.rand(4,4) v_quant, quant_state = bnb.functional.quantize_blockwise(param, blocksize=16) absmax = quant_state.absmax.clone().contiguous() code = qu…
"bnb_4bit_compute_dtype":"bfloat16", "bnb_4bit_quant_storage":"uint8", "bnb_4bit_quant_type":"nf4", "bnb_4bit_use_double_quant":true, "llm_int8_enable_fp32_cpu_offload":true, "llm_int8_has_fp16_weight":false, "llm_int8_skip_modules":null, ...
- `--quant_bits`: 量化的bits数. 默认为`0`, 即不进行量化. 如果你设置了`--quant_method awq`, 你可以设置为`4`进行4bits量化. 如果你设置了`--quant_method gptq`, 你可以设置为`2`,`3`,`4`,`8`进行对应bits的量化. 如果对原始模型进行量化, 权重会保存在`f'{args.model_type}-{args.qu...
bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16, # 计算精度设置 bnb_4bit_quant_storage=torch.uint8, # 量化权重的储存格式 bnb_4bit_quant_type="nf4", # 量化格式,这里用的是正太分布的int4 bnb_4bit_use_double_quant=True, # 是否采用双量化,即对zeropoint和scaling参数进行量化 llm_int8_enable_fp32_cpu...
float16, # 计算精度设置 bnb_4bit_quant_storage=torch.uint8, # 量化权重的储存格式 bnb_4bit_quant_type="nf4", # 量化格式,这里用的是正太分布的int4 bnb_4bit_use_double_quant= True, # 是否采用双量化,即对zeropoint和scaling参数进行量化 llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=False, # 是否llm...
float16, # 计算精度设置 bnb_4bit_quant_storage=torch.uint8, # 量化权重的储存格式 bnb_4bit_quant_type="nf4", # 量化格式,这里用的是正太分布的int4 bnb_4bit_use_double_quant= True, # 是否采用双量化,即对zeropoint和scaling参数进行量化 llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=False, # 是否llm...