以4 比特加载模型的基本方法是通过在调用from_pretrained方法时传递参数load_in_4bit=True,并将设备映射设置成“auto”。 fromtransformersimportAutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("facebook/opt-350m", load_in_4bit=True, device_map="auto") ... 这样就行了! 一般地,我们...
使用4 比特量化加载 Mixtral 用户还可以通过安装bitsandbytes库 (pip install -U bitsandbytes) 并将参数load_in_4bit=True传给from_pretrained方法来加载 4 比特量化的 Mixtral。为了获得更好的性能,我们建议用户使用bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16来加载模型。请注意,你的 GPU 显存至少得有 30GB 才能...
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_type='nf4', bnb_4bit_compute_dtype=compute_dtype, bnb_4bit_use_double_quant=False...
Using load_in_4bit makes the model extremely slow (with accelerate 0.21.0.dev0 and bitsandbytes 0.39.1, should be latest version and I installed from source) Using the following code from transformers import LlamaTokenizer, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch from time import time...
# 确定模型导入精度ifscript_args.load_in_8bitandscript_args.load_in_4bit:raiseValueError("You can't load the model in 8 bits and 4 bits at the same time")elifscript_args.load_in_8bitorscript_args.load_in_4bit:quantization_config=BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=script_args.load_in_8...
load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16, bnb_4bit_use_double_quant=False, model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, quantization_config=bnb_config, # use the gpu device_map= "auto" ...
pipeline = pipeline("text-generation", model=model, model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16,"quantization_config": {"load_in_4bit": True} },)有关使用 Transformers 模型的更多详细信息，请查看模型卡。模型卡https://hf.co/gg-hf/gemma-2-9b 与 Google Cloud 和推理端点的集成 ...
WiFiCx.sys 是一个 Windows WiFi 类扩展驱动程序，它是您计算机上 WiFi 设备的合法 Windows 组件。但是...
2023-01-07 21:01:44.682637: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 2023-01-07 21:01:44.688424: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror...
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