tokenizer= AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, use_fast=False)ifmodel_path.endswith("4bit"): model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_path, load_in_4bit=True, torch_dtype=torch.float16, device_map='auto')elifmodel_path.endswith("8bit"): model=AutoModelForCausalLM.from_pret...
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", load_in_8bit=True) 您可以使用以下方法检查模型的内存占用:get_memory_footprint print(model.get_memory_footprint()) 其他用例: Hugging Face 和 Bitsandbytes 集成超越了基本的量化技术。以下是您可以探索的一些用例: 更改计算数...
# load base LLM model and tokenizer model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(config.base_model_name_or_path, load_in_8bit=True, device_map={"":0}) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.base_model_name_or_path) # Load the Lora model model = PeftModel.from_pretrained(mod...
本文我们将详述我们集成在 Hugging Face 中的 LLM.int8() 方案,它适用于所有 Hugging Face 模型。如果你想了解更多研究细节,可以阅读我们的论文LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale。 本文将主要介绍 LLM.int8() 量化技术,讨论将其纳入transformers库的过程中经历的困难,并对后续...
从transformers导入AutoModelForVision2Seq、BitsAndBytesConfig 导入火炬 quantization_config=比特和字节配置(load_in_8bit=真)模型=视觉2序列的自动模型from_pretrained( “拥抱面部TB/SmolVLM指令”, quantization_config=量化_config, ) 视觉编码器效率:在初始化处理器时,通过情景大小={“longest_edge”:N*384}来...
在本文中,我们将展示如何使用 大语言模型低秩适配 (Low-RankAdaptation of Large Language Models,LoRA) 技术在单GPU上微调 110 亿参数的 FLAN-T5 XXL 模型。在此过程中,我们会使用到 Hugging Face 的 Transformers、Accelerate和 PEFT 库。 快速入门: 轻量化微调 (Parameter Efficient Fine-Tuning,PEFT) ...
import torchfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfigmodel_id = "google/gemma-2b"bnb_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16)tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model...
很快我们就开始合作进行这项研究,最终将其完全整合到 Hugging Facetransformers中。本文我们将详述我们集成在 Hugging Face 中的 LLM.int8() 方案,它适用于所有 Hugging Face 模型。如果你想了解更多研究细节,可以阅读我们的论文LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale。
8 位精度量化:这是将机器学习模型的权重转换为 8 位精度。BitsandBytes已与 Hugging Face 转换器集成,以使用相同的 Hugging Face 代码加载语言模型,但对量化进行了少量修改。 第1 行:导入运行模型所需的包,包括BitsandBytesConfig库。 第3–4 行:定义量化配置并将参数load_in_8bit设置为 true,以便以8 位精度...
bitsandbytes:在使用load_in_8bit=True时需要此项。 SentencePiece:用作 NLP 模型的 tokenizer。 timm:DetrForSegmentation所需。 单节点训练 若要测试和迁移单计算机工作流,请使用单节点群集。 其他资源 以下文章包括示例笔记本,以及有关如何在 Azure Databricks 上使用 Hugging Facetransformers进行大型语言模型 (LLM)...