optimum-cli export openvino -m meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B --weight-format int4 --awq --scale-estimation --group-size 64 --dataset wikitext2 ./llama-3.1-8b-ov 第四步: 使用 OpenVINO GenAI API 进行部署 在转换和优化之后，使用 OpenVINO GenAI 部署模型非常简单。OpenVINO GenAI 中的 LLMP...
optimum-cli export openvino -m meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B --weight-format int4 --awq --scale-estimation --group-size 64 --dataset wikitext2 ./llama-3.1-8b-ov 第四步: 使用 OpenVINO GenAI API 进行部署 在转换和优化之后,使用 OpenVINO GenAI 部署模型非常简单。OpenVINO GenAI 中的 LLMPipeli...
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optimum-cliexportopenvino -m meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B --weight-format int4 --awq --scale-estimation --group-size 64 --dataset wikitext2 ./llama-3.1-8b-ov 第四步: 使用 OpenVINO GenAI API 进行部署 在转换和优化之后,使用 OpenVINO GenAI 部署模型非常简单。OpenVINO GenAI 中的 LLMPipeline ...
optimum-cli export openvino -m meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B ./llama-3.1-8b-ov 在导出过程中,生成的文件夹将包含模型所需的.xml和.bin文件,以便后续的推理使用。 步骤三:模型优化 在资源受限的环境中,优化模型是至关重要的。Optimum-Intel提供了量化等优化手段,以减少模型占用的空间和推理延迟。通过NNCF框架...
optimum-cli是Optimum Intel自带的跨平台命令行工具，可以不用编写量化代码，实现对Llama3模型的量化。执行命令将Llama3-8B模型量化为INT4 OpenVINO格式模型：optimum-cli export openvino --model D:\llama3\Meta-Llama-3-8B --task text-generation-with-past --weight-format int4 --group-size 128 --ratio ...
optimum-cli是Optimum Intel自带的跨平台命令行工具,可以不用编写量化代码,实现对Llama3模型的量化。 执行命令将Llama3-8B模型量化为INT4 OpenVINO格式模型: optimum-cli export openvino --model D:\llama3\Meta-Llama-3-8B --task text-generation-with-past --weight-format int4 --group-size 128 --ratio...
1. 使用Python API from optimum.intel import OVModelForCausalLM model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B" model = OVModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, export=True) model.save_pretrained("./llama-3.1-8b-ov") 2. 使用命令行(CLI) optimum-cli export openvino -m meta-llama/Meta-Lla...
第二步,用optimum-cli对Llama3模型进行INT4量化 optimum-cli是Optimum Intel自带的跨平台命令行工具,可以不用编写量化代码,实现对Llama3模型的量化。 执行命令将Llama3-8B模型量化为INT4 OpenVINO格式模型: optimum-cli export openvino --model D:llama3Meta-Llama-3-8B --tasktext-generation-with-past --weight...
It is possible to export 🤗 Transformers and Diffusers models to the OpenVINO format easily: optimum-cliexportopenvino --model distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english distilbert_sst2_ov If you add--weight-format int8, the weights will be quantized toint8, check out ourdocumentation...