load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_use_double_quant=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16 ) #uncomment for 8bit precision """quant_config = BitsAndBytesConfig( load_in_8bit=True )""" #uncomment for 4bit precision """quant_config = BitsAndBytesConfig( ...
4 位精度量化:这是将机器学习模型的权重转换为4 位精度。 以4 位精度加载Mistral 7B 的代码与8 位精度的代码类似,但有一些变化: 将load_in_8bit更改为load_in_4bit。 BitsandBytesConfig中引入了新参数bnb_4bit_compute_dtype以在bfloat16中执行模型的计算。bfloat16是计算数据类型,用于加载模型的权重以加快...
return(f"BitsAndBytesConfig(load_in_8bit={self.load_in_8bit}, " f"load_in_4bit={self.load_in_4bit}, " f"bnb_4bit_compute_dtype={self.bnb_4bit_compute_dtype}, " f"bnb_4bit_quant_type={self.bnb_4bit_quant_type}, "
Enable vllm load gptq model. Have tested Llama-2-13B-chat-GPTQ and Llama-2-7B-Chat-GPTQ will vllm. 1. Why the change? 2. User API changes Only supports asym_int4. llm = LLM(model="/llm/models/Llama-2-13B-chat-GPTQ", quantization="GPTQ", load_in_low_bit="asym_int4", ....
the sequences to be executed in the next iteration and the token blocks to be swapped in/out/...
--load-8bit:启用8位量化模型。 --cpu-offloading:启用CPU卸载。 --gptq-ckpt:指定GPTQ检查点的路径。 --gptq-wbits:指定GPTQ权重的位数。 --gptq-groupsize:指定GPTQ分组大小。 --awq-ckpt:指定AWQ检查点的路径。 --awq-wbits:指定AWQ权重的位数。 --awq-groupsize:指定AWQ分组大小。 --enable-...
+1,我也是。tp_size 2 Qwen2_72b 2 X A800 80G
(load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16) base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, trust_remote_code=True, quantization_config=quantization_config, #load_in_8bit=True,# device_map='auto', token=MYTOKEN ) peft_model = "BojanaBas/Meta-Llama-3-8B-...
"""An LLM for generating texts from given prompts and sampling parameters.
你可以使用https://github.com/vllm-project/vllm/blob/main/benchmarks/benchmark_serving.py来对...