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推理速度。它可以使用4 位和8 位精度。如果是8位的,只需将参数从bnb_4bit_compute_dtype更改为bnb_8bit_compute_dtype即可。 NF4...
LLM.int8()是通过传递load_in_8bit=True,dtype=float16从原始模型中获得的。 QLoRA 4 bit版本是通过将load_in_4bit=True、bnb_4bit_compute_dtype=float16传递给模型构造函数而获得的。 虽然LLM.int8()(以及在某种程度上QLoRA)与原始模型的质量相匹配,但上面提到的int量化方法都没有任何推理加速,尤其是在...
llm_int8_threshold: float = 6.0, ) -> None: self.load_in_8bit = load_in_8bit @@ -103,7 +103,7 @@ def get_safe_value(config, keys, default_value=None): ["llm_int8_skip_modules"], default_value=[]) llm_int8_threshold = get_safe_value(config, ["llm_int8_threshold"], ...
"q_group_size":128,"w_bit":4,"version":"GEMM"}# Load modelmodel=AutoAWQForCausalLM.from_pretrained(model_path,**{"low_cpu_mem_usage":True})tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_path,trust_remote_code
load_in_8bit: --> 225 return self._apply_8bit_weight(layer, x, bias) 226 else: 227 return self._apply_4bit_weight(layer, x, bias) /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/vllm/model_executor/layers/quantization/bitsandbytes.py in _apply_8bit_weight(self, layer, x, bias) 245 ...
--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-...
此处这里使用AWQ进行4bit量化 pip install autoawq 还有一个依赖要单独安装,不然会报错。 ImportError: This modeling file requires the following packages that were not found in your environment: flash_attn. Run pip install flash_attn 但安装总说找不到nvcc,所以执行 ...
model_id = "unsloth/tinyllama-bnb-4bit" llm = LLM(model=model_id, dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True, \ quantization="bitsandbytes", load_format="bitsandbytes") 1. 2. 3. 4. 5. 6. in-flight量化:加载为 4 位量化模型 ...
We also include a basic example of a load-testing setup using locust in the load_test.py script here:modal run openai_compatible/load_test.py Copy Run OpenAI-compatible LLM inference with LLaMA 3.1-8B and vLLMSet up the container imageDownload the model weightsBuild a vLLM engine and ...
量化最适合应用于非常大的语言模型,并且由于准确性性能的损失而不适用于较小的模型。 结语 在本文中,我们提供了一种测量大语言模型速度性能的分步方法,解释了 vLLM 的工作原理,以及如何使用它来改善大语言模型的延迟与吞吐量。 最后我们解释了量化,包括如何使用它以及在小型 GPU 上加载大语言模型。