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...
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,...
\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)。
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 ...
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。
用bitsandbytes、4 比特量化和 QLoRA 打造亲民的 LLM 众所周知,LLM 规模庞大,如果在也能消费类硬件中运行或训练它们将是其亲民化的巨大进步。我们之前撰写的 LLM.int8 博文 展示了我们是如何将 LLM.int8 论文 中的技术通过 bitsandbytes 库集成到 transformers 中的。在此基础上,我们不断努力以...
如果安装bitsandbytes并添加参数 load_in_8bit=True ,也可以传递 8 位加载的模型 # pip install accelerate bitsandbytes import torch from transformers import pipeline pipe = pipeline(model="facebook/opt-1.3b", device_map="auto", model_kwargs={"load_in_8bit": True}) output = pipe("This...
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...
hf-bitsandbytes-integration.md hf-hub-glam-guide.md how-to-deploy-a-pipeline-to-google-clouds.md how-to-generate.md how-to-train-sentence-transformers.md how-to-train.md hub-duckdb.md hugging-face-endpoints-on-azure.md huggingface-and-amd.md huggingface-and-ibm.md huggy-...