先来定位BitsAndBytesConfig这个类在哪里,还是比较简单的,直接在 pycharm 里面搜索就行了,在transformers/utils/quantization_config.py里面。 在这个类里面,定义了量化行为,具体不解释了。 step3 在看到transformers/utils/quantization_config.py文件的时候,我又发现:在transformers/utils/文件夹下,还有一个文件叫bitsand...
kwargs=BitsAndBytesConfig.from_dict(config_dict={"load_in_8bit":load_in_8bit,"load_in_4bit":load_in_4bit},return_unused_kwargs=True,**kwargs,)elifquantization_method_from_args==QuantizationMethod.BITS_AND_BYTES:load_in_8bit=quantization...
想正确调用这个函数库进行量化,则需要在AutoModelForCausalLM.from_pretrained方法中完成quantization_config的参数配置。 在Transformers 的utils/quantization_config.py#L37[7]源代码中,我们能够直观的看到函数的运行方式和参数定义,最简单的 4BIT 量化的配置如下: 代码语言:javascript 复制 model=AutoModelForCausalLM....
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) quantization_config = GPTQConfig(bits=4, dataset ="c4", tokenizer=tokenizer) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", quantization_config=quantization_config) 量化一个模型可能花费较长的时间。对于一个 175B 参数量...
您可以通过使用from_pretrained并设置quantization_config来量化模型。 fromtransformersimportAutoModelForCausalLM model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id,quantization_config=gptq_config) 请注意,您需要一个GPU来进行模型的量化。我们会将模型放置在CPU中,并在GPU和CPU之间来回移动各个模块以进行量化。
model_id="facebook/opt-125m"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)quantization_config=GPTQConfig(bits=4,dataset="c4",tokenizer=tokenizer)model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id,device_map="auto",quantization_config=quantization_config) ...
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name,quantization_config=woq_config) outputs = model.generate(inputs, streamer=streamer, max_new_tokens=300) 03性能测试 经过持续努力,上述优化方案的 INT4 性能得到了显著提升。本文在搭载英特尔 至强 铂金 8480+ 的系统上与 llama.cpp 进行了性能比较;...
Quantization 中提出的。它是 RoBERTa 的量化版本,推理速度提高了最多倍。 论文的摘要如下: 基于Transformer 的模型,如 BERT 和 RoBERTa,在许多自然处理任务中取得了最先进的结果。然而,它们的内存、推理延迟和对于在边缘进行高效推理,甚至在数据中心进行推理是禁锢的。虽然量化可以是解决这个问题的方案,但以前...
quantization_config=bnb_config, ) huggingface_dataset_name = "mlabonne/guanaco-llama2-1k" #dataset = load_dataset(huggingface_dataset_name, "pqa_labeled", split = "train") dataset = load_dataset(huggingface_dataset_name, split="train") ...
作者(Meta Research)在最初的论文8-bit Optimizers via Block-wise Quantization中详细介绍了8-bit Optimizers,表明8-bit Optimizers显著降低了显存占用,略微加快了训练速度。此外,作者研究了不同超参数设置的影响,表明8-bit Optimizers对不同的学习率、beta和权重衰减参数的效果是稳定的,不会降低...