使用Hugging Face Transformer 和 Bitsandbytes 集成进行模型量化 |由 Rakesh Rajpurohit |中等 (medium.com)medium.com/@rakeshrajpurohit/model-quantization-with-hugging-face-transformers-and-bitsandbytes-integration-b4c9983e8996 这篇博文探讨了 Hugging Face 的 Transformers 库与 Bitsandbytes 库的集成,...
这是《用8位矩阵乘法加速Transformers:Hugging Face、Accelerate与bitsandbytes的量化技术》的第二部分,感兴趣的同学可以移步这里看第一部分。 模型压缩之量化基础(一):用8位矩阵乘法加速Transformers:Hugging Face、Accelerate与bitsandbytes的量化技术25 赞同 · 1 评论文章 section3-A gentle summary ofLLM.int8() ...
有关bitsandbytes 基础用法的 Google Colab 笔记本- 该笔记本展示了如何对 4 比特模型进行推理,以及如何在免费的 Google Colab 实例上运行 GPT-neo-X 模型 (20B) 🤯。 微调的 Google Colab 笔记本- 该笔记本展示了如何使用 Hugging Face 生态系统在下游任务上微调 4 比特模型。我们证明了可以在 Google Colab 实...
# Install Hugging Face libraries %pip install --upgrade "transformers==4.40.0" "datasets==2.18.0" "accelerate==0.29.3" "evaluate==0.4.1" "bitsandbytes==0.43.1" "huggingface_hub==0.22.2" "trl==0.8.6" "peft==0.10.0"接下来，登录 Hugging Face 获取 Llama 3 70b 模型。创建...
Llama 3.2多模态GGUFs,4位bitsandbytes 嘿!我上传了16位、8位、6位、5位、4位、3位和2位的GGUFs到指定链接,并且还上传了90B、11B Vision以及1B和3B版本的原始float16权重。此外,我还上传了1B和3B版本的指导位和字节4位权重。最后,提供了一个完整的模型表格,展示了原始HF权重、4位BnB量化和GGUF量化(16、...
Hugging Facetransformers集成细节 接下来让我们讨论在 Hugging Facetransformers集成该方法的细节,向你展示常见的用法及在使用过程中可能遇到的常见问题。 用法 所有的操作都集成在Linear8bitLt模块中,你可以轻松地从bitsandbytes库中导入它。它是torch.nn.modules的子类,你可以仿照下述代码轻松地将其应用到自己的模型中...
接下来让我们讨论在 Hugging Facetransformers集成该方法的细节,向你展示常见的用法及在使用过程中可能遇到的常见问题。 用法 所有的操作都集成在Linear8bitLt模块中,你可以轻松地从bitsandbytes库中导入它。它是torch.nn.modules的子类,你可以仿照下述代码轻松地将其应用到自己的模型中。
# install Hugging Face Libraries !pip install git+https://github.com/huggingface/peft.git!pip install"transformers==4.27.1""datasets==2.9.0""accelerate==0.17.1""evaluate==0.4.0""bitsandbytes==0.37.1"loralib --upgrade --quiet# install additional dependencies needed for training!pip install ...
# install Hugging Face Libraries!pip install git+https://github.com/huggingface/peft.git!pip install "transformers==4.27.1""datasets==2.9.0""accelerate==0.17.1""evaluate==0.4.0""bitsandbytes==0.37.1" loralib --upgrade --quiet# install additional dependencies needed for training!pip ...
假设您已提交同意表格,您可以从Hugging Face Hub获取模型文件。 我们首先下载模型和分词器 (tokenizer),其中包含了一个BitsAndBytesConfig用于仅限权重的量化。 importtorch fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig model_id ="google/gemma-2b" ...