请参考pytorch_quantization的官方文档或GitHub仓库中的安装说明来获取具体的版本要求。 使用pip或conda命令安装pytorch_quantization库: 由于pytorch_quantization包需要通过英伟达的服务器下载,因此你需要先安装nvidia-pyindex包来配置pip源。以下是安装步骤: 使用pip安装: bash # 安装nvidia-pyindex包 pip install nvidia-...
克隆PyTorch Quantization库的GitHub仓库并安装。 gitclonecdpytorchgitsubmodule update--init--recursivepipinstall-e. 1. 2. 3. 4. 这里的-e参数指的是editable模式,使得在开发过程中我们可以即时看到对代码的修改。 3. 使用PyTorch Quantization 安装完成后,我们将通过代码示例说明如何使用PyTorch Quantization来量化...
from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seqmodel_id = "openai/whisper-large-v3"quanto_config = QuantoConfig(weights="int8")model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained( model_id, torch_dtype=torch.float16, device_map="cuda", quantization_config=quanto_config)你可查阅此 ...
model_id="openai/whisper-large-v3"quanto_config=QuantoConfig(weights="int8")model=AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained(model_id,torch_dtype=torch.float16,device_map="cuda",quantization_config=quanto_config) 你可查阅此 notebook,以详细了解如何在中正确使用! notebook https://colab.research.goo...
from_pretrained(model_id, quantization_config=quantization_config) 量化流程 Quanto的量化流程大致可以分为以下几个步骤: 模型准备:将PyTorch模型准备好,确保模型已经训练完成并处于评估模式。 量化配置:通过QuantoConfig设置量化参数,如权重和激活的数据类型。 量化模型:使用quanto.quantize函数对模型进行量化。 模型评估...
conda install -c pytorch pytorch-quantization 安装完成后,重新运行您的代码即可。 import torch from pytorch_quantization import tensor_quant #国定种子12345并生成随机输入X为: # tensor([0.9817,8796,0,9921, 0,4611, 0,0832, 0,1784,0,3674, 0,5676,0,3376,0,2119]) ...
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...
caffe2/quantization/server/CMakeFiles/caffe2_dnnlowp_avx2_ops.dir/all all: caffe2/lib_c10d/CMakeFiles/c10d.dir/all all: caffe2/torch/CMakeFiles/torch_python.dir/all all: caffe2/torch/lib/libshm/CMakeFiles/shm.dir/all all: modules/detectron/CMakeFiles/caffe2_detectron_ops_gpu.dir/all...
from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seq model_id = "openai/whisper-large-v3" quanto_config = QuantoConfig(weights="int8") model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained( model_id, torch_dtype=torch.float16, device_map="cuda", quantization_config=quanto_config ) 你可查阅此 note...
到了PyTorch 1.3，增加了移动端的处理，而且增加了对模型的量化功能（Quantization）的支持。综上所述，PyTorch从2016年发布以来，迭代非常迅速，经历了从0.1.0到1.3.0一共8个大版本的更新，同时在大版本之间各有一个小版本的更新。在保持快速更新的同时，PyTorch保持了API的稳定性，而且作为一个飞速迭代的深度...