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。
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...
4. 创建 Bitsandbytes 配置 为了加载模型,我们需要一个配置类来指定我们希望如何执行量化。我们将使用 BitsAndBytesConfig 以 4 位格式加载模型。这将大大减少内存消耗,但会牺牲一些准确性。 compute_dtype = getattr(torch, "float16") bnb_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_...
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,...
BitsAndBytesConfig最近才添加,最新版本可以追溯到更早之前。 \n 在线文档是从 source\xe2\x80\x99s mdx 生成的,因此有时会引用尚未发布的内容。但是,可以通过从源安装来尝试: \n pip install git+https://github.com/huggingface/transformers\n Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)\n...
2字节* 8位AdamW优化器(如bitsandbytes)的参数数量4字节*优化器的参数数量,如SGD与动量(仅维持1个状态) 梯度 4字节* fp32或混合精度训练的参数数量(梯度始终保存在fp32中) 前向激活 大小取决于许多因素,关键因素是序列长度,隐藏大小和批量大小。输入和输出是由正向和反向函数传递和返回的正向激活是为梯度计算...
BitsAndBytesConfig {"bnb_4bit_compute_dtype":"bfloat16","bnb_4bit_quant_type":"nf4","bnb_4bit_use_double_quant":true,"llm_int8_enable_fp32_cpu_offload":false,"llm_int8_has_fp16_weight":false,"llm_int8_skip_modules":null,"llm_int8_threshold":6.0,"load_in_4bit":true,"load...
pip install -q -U bitsandbytes pip install -q -U git+https://github.com/huggingface/transformers.git pip install -q -U git+https://github.com/huggingface/peft.git pip install -q -U git+https://github.com/huggingface/accelerate.git...
bitsandbytes Browse files main gante committed Mar 6, 2023 1 parent 89b3a04 commit c8ee6e9 Showing 1 changed file with 1 addition and 0 deletions. Whitespace Ignore whitespace Split Unified 1 change: 1 addition & 0 deletions 1 experiments/faster_generation/requirements.txt Original file...
最新的bitsandbytes库pip install bitsandbytes>=0.39.0 安装最新的acceleratepip install --upgrade accelerate 安装最新的transformerspip install --upgrade transformers 提示和最佳实践 高级使用:参考这个Google Colab笔记本以了解4位量化的高级用法以及所有可能的选项。