最终,CodeFuse-CodeLlama-34B 的 int4 量化模型可以部署在单张 A10 显卡上,推理速度可以达到 20 tokens/s (batch_size=1)。同时,相较于 fp16 数据精度的模型,通过算法上的优化,int4 量化引入的精度下降可以控制在 1% 以内。下面,我们从模型量化和测试两个方面展示我们是如何实现 CodeFuse-CodeLlama-34B 模型...
最终,CodeFuse-CodeLlama-34B 的 int4 量化模型可以部署在单张 A10 显卡上,推理速度可以达到 20 tokens/s (batch_size=1)。同时,相较于 fp16 数据精度的模型,通过算法上的优化,int4 量化引入的精度下降可以控制在 1% 以内。下面,我们从模型量化和测试两个方面展示我们是如何实现 CodeFuse-CodeLlama-34B 模型...
本文档是利用TensorRT-LLM(early access)对 CodeFuse-CodeLlama-34B 进行int4量化的实践(注:TensorRT-LLM(GA) 已发布)。Codefuse是由蚂蚁集团开发的专门用于支持整个软件开发生命周期的大型代码语言模型(Code LLMs),涵盖设计、需求、编码、测试、部署、运维等关键阶段。致力于打造创新的解决方案,让软件开发者们在研发...
相比于常见的int8量化,int4量化具有更高的压缩率和更快的推理速度。然而,由于int4量化的精度较低,可能会对模型精度产生一定影响。因此,在进行int4量化时,需要在模型精度和推理速度之间取得平衡。 三、实践步骤 准备环境:首先,确保已经安装了TensorRT和相应版本的PyTorch。同时,准备好CodeFuse-CodeLlama-34B模型。 模...
要在CodeFuse-CodeLlama-34B上使用TensorRT-LLM进行int4量化,首先需要准备模型的权重和配置文件。然后,使用TensorRT-LLM的量化工具对模型进行量化处理。这个过程包括前向传播以收集统计信息、量化校准以及生成量化后的模型。 实践案例 以一个简单的推理任务为例,我们比较了原始模型和经过TensorRT-LLM int4量化后的模型在...
最终,CodeFuse-CodeLlama-34B 的 int4 量化模型可以部署在单张 A10 显卡上,推理速度可以达到 20 tokens/s(batch_size=1)。同时,相较于 fp16 数据精度的模型,通过算法上的优化,int4 量化引入的精度下降可以控制在1% 以内。下面,我们从模型量化和测试两个方面展示我们是如何实现 CodeFuse-CodeLlama-34B 模型的 ...
CodeFuse-CodeLlama-34B int4量化 这里我们使用GPTQ技术对模型进行int4量化。GPTQ是对逐层量化范式经典框架OBS(Optimal Brain Srugeon)的高效实现,能够利用单张A100-80G在4小时内完成OPT-175B模型的量化,并且可以获得较好的准确率。另外,我们这里采用了静态量化方式,即通过矫正数据离线地进行量化,得到诸如缩放因子和零...
TensorRT-LLM在CodeFuse-CodeLlama-34B上的int4量化实践 Codefuse是由蚂蚁集团开发的专门用于支持整个软件开发生命周期的大型代码语言模型(Code LLMs),涵盖设计、需求、编码、测试、部署、运维等关键阶段。致力于打造创新的解决方案,让软件开发者们在研发的过程中如丝般顺滑。 447 0 0 刘悦的技术博客 | 9月前...
去年8月份Meta开源Code Llama 7B/13B/34B系列时,做过一个关于Code Llama和ChatGPT的Java编码能力测评。当时Code Llama使用的是34B Instruct版本,ChatGPT使用的是3.5版本,结果显示Code Llama 34B Instruct相比ChatGPT3.5,还是有一些差距,特别是中文理解方面不够理想。
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