2. Huggingface Transformers中目前主要支持两种量化方案:bitsandbytes和auto-gptq。 3. bitsandbytes的优势: - 使用简单,可以开箱即用对任何包含torch.nn.Linear模块的模型进行量化。 - 跨模态兼容性好,任意包含torch.nn.Linear的模型都可以直接量化,如Whisper、ViT、Blip2等。
下面以使用bitsandbytes将一个小模型转换为 int8 为例,并给出相应的步骤。 首先导入模块,如下。 importtorch importtorch.nnasnn importbitsandbytesasbnb frombnb.nnimportLinear8bitLt 然后就可以定义自己的模型了。请注意,我们支持将任何精度的 checkpoint 或模型转换为 8 位 (FP16、BF16 或 FP32),但目前,...
最后是计算类型,虽然 4 比特 bitsandbytes 以 4 比特存储权重,但计算仍然以 16 或 32 比特进行,这里可以选择任意组合 (float16、bfloat16、float32 等)。 如果使用 16 比特计算数据类型 (默认 torch.float32),矩阵乘法和训练将会更快。用户应该利用 transformers 中最新的BitsAndBytesConfig来更改这些参数。下面...
\n fromtransformersimportAutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig\n Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)\n 然而,它导致了以下错误:ImportError: cannot import name \'BitsAndBytesConfig\' from \'transformers\' (/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/transformers/__init__.py)。
bitsandbytes集成 🤗 Transformers与bitsandbytes上最常用的模块紧密集成。您只需几行代码即可以8位精度加载模型。 自0.37.0版本发布以来,大多数GPU硬件都支持此功能。 在LLM.int8() 论文或关于合作的博客文章中了解更多关于量化方法的信息。 自其0.39.0版本发布以来,您可以使用4位量化加载任何支持device_map的模型...
创建Bitsandbytes 配置 加载预训练模型 代币化 使用零样本推理测试模型 预处理数据集 为QLoRA 准备模型 设置PEFT 以进行微调 训练PEFT适配器 定性评估模型(人工评估) 定量评估模型(使用 ROUGE 指标) 1. 设置记事本。 虽然我们将使用 Kaggle 笔记本进行此演示,但请随意使用任何 Jupyter 笔记本环境。Kaggle 每周提供 ...
bnb_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16 ) tokenizer = GemmaTokenizer.from_pretrained(base_model_path) #using low_cpu_mem_usage since model is quantized
pip install transformers accelerate bitsandbytes (It yielded transformers 4.26.0, accelerate 0.16.0, bitsandbytes 0.37.0, which seems to match the guide’s requirements.) Then ran the first line of the offload code in Python: from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenize...
如果你安装了bitsandbytes,你可以8bit来加载模型。 importtorchfromtransformersimportpipeline pipe=pipeline(model="facebook/opt-1.3b",device_map="auto",model_kwargs={"load_in_8bit":True})output=,do_sample=True,top_p=0.95)
time")elifscript_args.load_in_8bitorscript_args.load_in_4bit:quantization_config=BitsAndBytes...