网站开发天津,沈阳定制网红小熊,苏州做外贸网站,网站快速推广Transformers 量化技术 BitsAndBytes bitsandbytes是将模型量化为8位和4位的最简单选择。 8位量化将fp16中的异常值与int8中的非异常值相乘，将非异常值转换回fp16，然后将它们相加以返回fp16中的权重。这减少了异常值对模型性能产生的降级效果。4位量化进一步压缩了模型，并且…Transformers 量化技术 BitsAndBytes bitsandbytes是将模型量化为8位和4位的最简单选择。
8位量化将fp16中的异常值与int8中的非异常值相乘，将非异常值转换回fp16，然后将它们相加以返回fp16中的权重。这减少了异常值对模型性能产生的降级效果。4位量化进一步压缩了模型，并且通常与QLoRA一起用于微调量化LLM（低精度语言模型）。（异常值是指大于某个阈值的隐藏状态值，这些值是以fp16进行计算的。虽然这些值通常服从正态分布（[-3.5, 3.5]），但对于大型模型来说，该分布可能会有很大差异（[-60, 6]或[6, 60]）。8位量化适用于约为5左右的数值，但超过此范围后将导致显著性能损失。一个好的默认阈值是6，但对于不稳定的模型（小型模型或微调）可能需要更低的阈值。）
在 Transformers 中使用参数量化
使用 Transformers 库的 model.from_pretrained()方法中的load_in_8bit或load_in_4bit参数，便可以对模型进行量化。只要模型支持使用Accelerate加载并包含torch.nn.Linear层，这几乎适用于任何模态的任何模型。
