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
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...
量化 model.eval()model_quantized=torch.quantization.quantize_dynamic(model,{nn.Linear},dtype=torch.qint8) 1. 2. 配置详解 在量化模型时,我们需要配置以下主要参数: dtype: 量化后的数据类型(如torch.qint8)。 scale: 用于量化的缩放因子。 zero_point: 量化偏移量。 量化的算法可以描述为: Q(x)=rou...
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...
fromtransformersimportAutoModelForSpeechSeq2Seqmodel_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) ...
pip install quanto import quanto from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_id = "facebook/opt-125m" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) quantization_config = QuantoConfig(weights="int8") quantized_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, quanti...
Learn all about the quality, security, and current maintenance status of pytorch-quantization using Cloudsmith Navigator
pip install torch torchvision 2. 定义量化配置 在PyTorch中,你可以通过torch.quantization模块来定义量化配置。这包括指定量化的数据类型(如torch.qint8)和量化参数等。 import torch.quantization as quant qconfig = quant.default_qconfig('fbgemm') 3. 准备模型 加载一个预训练的模型,并将其设置为评估模式,同...
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...