可以看到有三个可能的出错情况,第一是torch,第二是bitsandbytes,第三是cuda,感觉大家应该都是bitsandbytes出问题了,所以再点进_bitsandbytes_available看一下。 在import_utils.py下 _bitsandbytes_available = _is_package_available("bitsandbytes"),line76 再进_is_package_available: def _is_package_availa...
由于使用load_in_8bit=true还需要bitsandbytes库的支持,并且通常需要最新版本,因此你应该确保也安装了最新版本的bitsandbytes: bash pip install bitsandbytes 检查代码中的load_in_8bit设置: 确保你的代码中正确设置了load_in_8bit=true。这通常是在加载模型时通过参数传递的。例如,如果你使用的是Hugging Face的...
===BUG REPORT=== Welcome to bitsandbytes. For bug reports, please submit your error trace to: https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes/issues binary_path: C:\Users\jalagu...
解决ImportError:使用`load_in_8bit=True`的正确配置方法在使用深度学习库时遇到`load_in_8bit=True`引发的ImportError?本文详细讲解如何通过安装`accelerate`和最新版`bitsandbytes`库来解决问题,助你顺利运行代码。开始使用已被使用14次 解决ImportError:使用`load_in_8bit=true`所需的加速库安装指南 遇到`...
quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True, llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True) AutoModelForCausalLM.from_pretrained(path, device_map='auto', quantization_config=quantization_config) If the model does not fit into VRAM, it reports: ...
from bitsandbytes.nn import Linear8bitLt class Net8Bit(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.model = nn.Sequential( Linear8bitLt(784, 128, has_fp16_weights=False), nn.ReLU(), Linear8bitLt(128, 64, has_fp16_weights=False), ...
Quite a complex setup. The system uses slurm to schedule batch jobs which are usually in the form of apptainer run containers. The image I'm using has rocm6.0.2 on ubuntu22.04. Reproduction I followed the installation instructions athttps://github.com/TimDettmers/bitsandbytes/blob/multi-back...
#如果显卡支持int8 可以开启 , 需安装依赖 pip install bitsandbytes # kwargs.update({"load_in_8bit": True}) ifload_in_8bit: kwargs.update({"load_in_8bit":True}) super(MyTransformerChatGlmLMHeadModel,self).__init__(*args,**kwargs) ...