pytorch_quantization需要Python 3.x版本的支持,并且需要与PyTorch版本兼容。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...
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 ...
然后再使用以下命令安装"pytorch-quantization"模块: pip install pytorch-quantization 如果您使用的是Anaconda环境,可以使用以下命令来安装: conda install -c nvidia nvidia-pyindex 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...
accelerate https://github.com/huggingface/accelerate fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,QuantoConfigmodel_id="facebook/opt-125m"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)quantization_config=QuantoConfig(weights="int8")quantized_model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id,...
import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, QuantoConfig model_id = "facebook/opt-125m" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) quantization_config = QuantoConfig(weights="int8") quantized_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, quantization_config= quantization_config ...
后训练静态量化(Post-training static quantization) 量化感知训练(quantization-aware training,QAT) 剪枝(Pruning) 参考文献 前言 本文是个人使用Pytorch进行超参数调优、量化、剪枝的电子笔记,由于水平有限,难免出现错漏,敬请批评改正。 更多精彩内容,可点击进入我的个人主页查看 前提条件 熟悉 Python 熟悉 PyTorch 相...
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...
$pip install pytorch-quantization /Processing... ✓Done Start your free trial 5 Releases 2.2.1 Stable version 1year ago Released 2.2.02 years ago 2.1.32 years ago 0.0.1.dev54 years ago 0.0.1.dev44 years ago PyPI on Cloudsmith Getting started with PyPI on Cloudsmith is fast and easy....
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...
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来量化模型。