首先将进行模型权重转换,这里通过kv_cache_dtype指定KV Cache的数据类型: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 python examples/quantization/quantize.py --model_dir /workspace/models/Qwen1.5-7B-Chat \ --dtype bfloat16 \ --kv_cache_dtype int8 \ --output_dir /workspace/models/Qwen1.5-7B-Chat-1tp-wbf16...
(Q, self.k_cache.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.d_k, dtype=torch.float32)) # 应用 softmax 函数 attention_weights = F.softmax(attention_scores, dim=-1) # 加权求和得到最终输出 output = torch.matmul(attention_weights, self.v_cache) return output # 示例代码 if _...
要在 🤗 Transformers 中使用 KV 缓存量化，我们必须首先运行 pip install quanto 安装依赖软件。要激活 KV 缓存量化，须传入 cacheimplementation="quantized" 并以字典格式在缓存配置中设置量化参数。就这么多！此外，由于 quanto 与设备无关，因此无论你使用的是 CPU/GPU/MPS (苹果芯片)，都可以量化并运行模型。
🐛 Describe the bug When I serve llama3.1-70B quantized w4a16, with the following parameters: --max-model-len: 127728 --enable-prefix-caching: True --enable-chunked-prefill: False --kv-cache-dtype: fp8_e4m3 VLLM_ATTENTION_BACKEND: FLASHIN...
参考Step3 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8,表示kvint8量化--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能,不需要此json文件,此时scale系数默认为1,但是可能会造成精度下降。上...
kv_cache_dtype: Option<String>, Collaborator NarsilJun 6, 2024 Put a real enum. enumKvDtype{Fp8(Path)}...#[clap(long, env, value_enum)]Option<KvDtype> This should work much better.Noneis equivalent to auto (it just means the user hasn't specified anything we can do whateverwe want...
scores = scores.softmax(dim=-1, dtype=torch.float32) else: scores = scores.sigmoid() original_scores = scores ifself.biasisnotNone: scores = scores + self.bias ifself.n_groups >1: # 如果Gate数量>1 scores = scores.view(x.size(0), self.n_groups, -1) ...
KV Cache(键-值缓存)是一种在大模型推理中广泛应用的优化技术,其核心思想是利用缓存 key 和 value 来避免重复计算,从而提高推理效率。代价是显存占用会增加。 核心思想 在自注意力层的计算中,对于给定的输入序列,模型会计算每个token的key和value向量。这些向量的值在序列生成过程中是不变的。因此,通过缓存这些向量...
要在🤗 Transformers 中使用 KV 缓存量化,我们必须首先运行pip install quanto安装依赖软件。要激活 KV 缓存量化,须传入cache_implementation="quantized"并以字典格式在缓存配置中设置量化参数。就这么多!此外,由于quanto与设备无关,因此无论你使用的是 CPU/GPU/MPS (苹果芯片),都可以量化并运行模型。
使用kv-cache-int8量化 本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtypeint8 #只支持int8,表示kvint8量化 ...