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...
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...
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...
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...
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...
回到我们之前的例子中，一个含有 300 亿参数的模型，在使用 float16 格式时需要不到 66GB 的内存。如果采用 8bit，内存需求将减半至 33GB；若使用 4bit 编码，则只需大约 16GB，进一步降低了内存的要求，使得模型更易于部署和使用。精度转换有多种方法，涉及不同的 “转换” 策略，每种策略都有其独特的优势和...
load_in_8bit=True, device_map="auto", ) pipeline = transformers.pipeline( "text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, ) 需要注意的是,INT8 混合精度推理使用的浮点精度是torch.float16而不是torch.bfloat16,因此请务必详尽地对结果进行测试。
回到我们之前的例子中,一个含有 300 亿参数的模型,在使用float16格式时需要不到 66GB 的内存。如果采用8bit,内存需求将减半至 33GB;若使用4bit编码,则只需大约 16GB,进一步降低了内存的要求,使得模型更易于部署和使用。 精度转换有多种方法,涉及不同的 “转换” 策略,每种策略都有其独特的优势和局限。目前流...
它们有三种规格: 8B、70B 和 405B 参数,每种都有基础版 (预训练) 和指令调优版。所有版本都支持 128K token 的上下文长度和 8 种语言,包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。Llama 3.1 继续使用分组查询注意力 (GQA),这是一种高效的表示方式,有助于处理更长的上下文。
回到我们之前的例子中,一个含有 300 亿参数的模型,在使用float16格式时需要不到 66GB 的内存。如果采用8bit,内存需求将减半至 33GB;若使用4bit编码,则只需大约 16GB,进一步降低了内存的要求,使得模型更易于部署和使用。 精度转换有多种方法,涉及不同的 “转换” 策略,每种策略都有其独特的优势和局限。目前流...