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...
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....
ifquantization_configisNoneand(load_in_8bitorload_in_4bit):quantization_method_from_args=QuantizationMethod.BITS_AND_BYTESquantization_config,kwargs=BitsAndBytesConfig.from_dict(config_dict={"load_in_8bit":load_in_8bit,"load_in_4bit":load_in_4bit},return_unused_kwargs=True,**kwargs,)eli...
fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,BitsAndBytesConfig model_id="bigscience/bloom-1b7"quantization_config=BitsAndBytesConfig(llm_int8_threshold=10,)model_8bit=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id,device_map=device_map,quantization_config=quantization_config,)tokenizer=AutoToke...
quantization_config (Union[QuantizationConfigMixin,Dict], 可选)— 量化的配置参数字典或 QuantizationConfigMixin 对象(例如 bitsandbytes, gptq) subfolder (str, optional, 默认为 "")— 如果相关文件位于 huggingface.co 模型仓库的子文件夹中,您可以在这里指定文件夹名称。 variant (str, optional)— 如果指...
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 参数量的模型,如果使用一个大型校准数据集 (如“c4”),至少需要 4 个 GPU 时。正如上面提到的那样,许多 GPTQ 模型已经可以在 Hugging Face...
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;...
bnb_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type='nf4', bnb_4bit_compute_dtype=getattr(torch,"float16"), bnb_4bit_use_double_quant=False, ) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, quantization_config=bnb_config, ...
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...