quantization_config=bnb_config, trust_remote_code=True, use_auth_token=True) 该模型使用 bitsandbytes 库中的“BitsAndBytesConfig”以 4 位加载。这是 QLoRA 过程的一部分,该过程涉及将模型的预训练权重量化为 4 位,并在微调期间保持固定。 6. 代币化 现在,让我们配置分词器,结合左填充以优化训练期间的...
quantization_config= quantization_config ) 你只需在QuantoConfig中设置相应的参数即可将模型的权重/激活量化成int8、float8、int4或int2; 还可将激活量化成int8或float8。如若设成float8,你需要有一个支持float8精度的硬件,否则当执行 matmul (仅当量化权重时) 时,我们会默认将权重和激活都转成torch.float32或...
以下是在 4 比特模式下运行推理的方法: fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig importtorch model_id ="codellama/CodeLlama-34b-hf" quantization_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16 ) tokenizer = AutoTokenizer.from...
quantization_config=quantization_config,device_map=device_map,trust_remote_code=script_args.trust_remo...
model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id,quantization_config=gptq_config) 请注意,您需要一个GPU来进行模型的量化。我们会将模型放置在CPU中,并在GPU和CPU之间来回移动各个模块以进行量化。 如果您想在使用CPU offload的同时最大化您的GPU使用率,您可以设置。
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 ...
float16, device_map="cuda", quantization_config=quanto_config ) Check out this notebook for a complete tutorial on how to properly use quanto with the transformers integration! Implementation details Quantized tensors At the heart of quanto are Tensor subclasses that corresponds to: the...
quantization_config=bnb_config, # use the gpu device_map= "auto" ) model.config.use_cache = False tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True, use_fast=False) tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token ...
"quantization_config": { "batch_size": 1, "bits": 8, "block_name_to_quantize": "model.layers", "damp_percent": 0.1, "dataset": "wikitext2", "desc_act": false, "disable_exllama": false, "group_size": 128, "max_input_length": null, "model_seqlen": 4096, "module_name_prec...
configuration_chatglm文件是该config文件的类表现形式。 modeling_chatglm.py文件是源码文件,ChatGLM对话模型的所有源码细节都在该文件中。我之前一直没找到ChatGLM的源码,就是神经网络的相关代码,经过一波的分析,终于是定位到了。所以在config文件中会配置AutoModel API直接取调用modeling_chatglm.ChatGLMForConditional...