import torchimport torch.nn as nnimport bitsandbytes as bnbfrom bnb.nn import Linear8bitLt 然后就可以定义自己的模型了。请注意，我们支持将任何精度的 checkpoint 或模型转换为 8 位 (FP16、BF16 或 FP32)，但目前，仅当模型的输入张量数据类型为 FP16 时，我们的 Int8 模块才能工作。因此，这里我们...
from_pretrained("openai/whisper-large-v2",load_in_8bit=True) 要实现 8 位精度,需要安装额外的软件包: pip install accelerate bitsandbytes scipy 降低精度会立即减少模型大小和 GPU 内存使用量,从而使大型模型的访问变得民主化。然而,关于性能提升的问题仍然存在。 处理时间和准确性 基于之前的基准测试研究中详...
quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16) 使用NF4 数据类型 NF4 数据类型是为使用正态分布初始化的权重而设计的。您可以通过指定以下方式使用它:bnb_4bit_quant_type="nf4" from transformers import BitsAndBytesConfig nf4_config = BitsAndBytesCo...
importtorchimporttorch.nnasnnimportbitsandbytesasbnbfrombnb.nnimportLinear8bitLt 然后就可以定义自己的模型了。请注意,我们支持将任何精度的 checkpoint 或模型转换为 8 位 (FP16、BF16 或 FP32),但目前,仅当模型的输入张量数据类型为 FP16 时,我们的 Int8 模块才能工作。因此,这里我们称模型为 fp16 模型。
所有的操作都集成在Linear8bitLt模块中,你可以轻松地从bitsandbytes库中导入它。它是torch.nn.modules的子类,你可以仿照下述代码轻松地将其应用到自己的模型中。 下面以使用bitsandbytes将一个小模型转换为 int8 为例,并给出相应的步骤。 首先导入模块,如下。
所有的操作都集成在Linear8bitLt模块中,你可以轻松地从bitsandbytes库中导入它。它是torch.nn.modules的子类,你可以仿照下述代码轻松地将其应用到自己的模型中。 下面以使用bitsandbytes将一个小模型转换为 int8 为例,并给出相应的步骤。 首先导入模块,如下。
很快我们就开始合作进行这项研究,最终将其完全整合到 Hugging Facetransformers中。本文我们将详述我们集成在 Hugging Face 中的 LLM.int8() 方案,它适用于所有 Hugging Face 模型。如果你想了解更多研究细节,可以阅读我们的论文LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale。
load_in_8bitandload_in_4bit: inherit the dynamic quantization feature fromHuggingface Quantization. weight_sharding: our advance feature that leveragesHuggingFace Sharded Checkpointto split a large model in several smaller shards in different GPUs. Please consider using this if you are dealing with la...
LLM..int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale 简言之,LLM.int8() 通过巧妙地结合了量化和非量化的计算方法:首先,它将大部分数据转换为 INT8 格式进行高效处理;然后,对于那些关键的离群值,采用更高精度的计算方式以保留重要信息;最后,将这两部分的结果合并,以实现对整个模型的高效和准...
A metric function should take in two parameters. The first parameter will be the true labels, and the second parameter will be the predictions. """ Evaluating a Model Use the eval_model() method to evaluate. You can load a saved model by giving the path to the model directory as model...