汀丶人工智...发表于NLP 动手LLM PTQ量化优化1:Weight Only量化Mixed-Gemm模块优化 Model Quantization包含 Weight Only Quantization,FP8 Format,Activation Quantization Framework三个大类的支持,对于这三个模块我们将逐步展开,首先是应用比较广泛的Weight Only Quan… 皓月争曦发表于动手LLM...打开...
量化(Quantization):通过减少表示模型权重和激活值的比特位数来降低计算成本和内存占用的一种技术。 模型并行(Model Parallelism):一种将模型的不同部分分配到多个设备上并行计算的方法,用于加速推理过程。 数据并行(Data Parallelism):一种将不同的数据样本分配到多个设备上并行处理的方法,用于提高处理速度。 网络剪枝(...
简介:本文深入探讨大模型(LLM)量化技术Quantization的原理,介绍其如何解决模型部署的痛点,并通过案例说明其在实际应用中的效果,最后展望该技术的未来发展。 随着深度学习技术的不断发展,大型语言模型(Large Language Model,简称LLM)在各种场景下发挥着越来越重要的作用。然而,这些模型的庞大体积和高计算需求也给部署和推理...
简介:本文详细介绍大模型(LLM)的量化技术Quantization原理,探讨其如何降低模型复杂度,提升运算效率,并通过案例说明其在实际应用中的效果。 在人工智能领域,大型语言模型(Large Language Model,简称LLM)已成为关键的技术支柱。然而,这些模型往往参数众多,计算复杂度高,给部署和实时推理带来了不小的挑战。为了解决这一问题...
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(some-model-id, quantization_config=bnb_config) 由于BnB量化不需要任何校准数据集,因此其量化速度很快,这也是为什么在QLoRA训练时,会直接传入BitsAndBytesConfig直接对原始模型量化后训练。 而在QLoRA论文中,作者介绍了4bit量化、双重量化和分页optimizer的技术方案。
量化(Quantization):通过减少表示模型权重和激活值的比特位数来降低计算成本和内存占用的一种技术。 模型并行(Model Parallelism):一种将模型的不同部分分配到多个设备上并行计算的方法,用于加速推理过程。 数据并行(Data Parallelism):一种将不同的数据样本分配到多个设备上并行处理的方法,用于提高处理速度。
4、注意:上述quantization只是针对model本身优化的方法, 事实上,还有其他很多优化的方法,比如用torch.profiler查看整个流程中的耗时情况,比如下面这种:gpu的利用率只有5%,这种情况下做量化是没意义的! 还有这种:cpu往gpu拷贝数据时间很长,这时就要考虑让模型和数据从一开始就放在显存,而不是在内存和显存之间来回倒腾!
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(some-model-id, quantization_config=bnb_config) 由于BnB量化不需要任何校准数据集,因此其量化速度很快,这也是为什么在QLoRA训练时,会直接传入BitsAndBytesConfig直接对原始模型量化后训练。 而在QLoRA论文中,作者介绍了4bit量化、双重量化和分页optimizer的技术方案。
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(some-model-id, quantization_config=bnb_config) 由于BnB量化不需要任何校准数据集,因此其量化速度很快,这也是为什么在QLoRA训练时,会直接传入BitsAndBytesConfig直接对原始模型量化后训练。 而在QLoRA论文中,作者介绍了4bit量化、双重量化和分页optimizer的技术方案。
Memory-Efficient Model Adaptation 由于LLM的参数量巨大,在推理的时候非常占用内存,导致其很难在应用中部署,所以需要一些减少内存占用的方法,比如LLM中的量化压缩技术 quantization-aware training (QAT),需要额外的全模型重训练 Efficient fine-tuning enhanced quantization,QLoRA ...