量化

量化使用更少的比特来表示数据，使其成为减少内存使用和加速推理的实用技术，尤其是在大型语言模型 (LLM) 方面。有多种方法可以量化模型，包括

使用 AWQ 算法优化哪些模型权重被量化
使用 GPTQ 算法独立地量化权重矩阵的每一行
使用 bitsandbytes 库量化到 8 位和 4 位精度
使用 AQLM 算法量化到低至 2 位的精度

但是，在模型量化后，通常不会针对下游任务对其进行进一步训练，因为由于权重和激活的精度较低，训练可能不稳定。但由于 PEFT 方法仅添加了额外的可训练参数，因此允许您在量化模型之上训练 PEFT 适配器！将量化与 PEFT 相结合可能是训练即使是最庞大模型在单个 GPU 上的良好策略。例如，QLoRA 是一种将模型量化到 4 位然后使用 LoRA 对其进行训练的方法。此方法允许您在一个 48GB 的单个 GPU 上微调一个 650 亿参数的模型！

在本指南中，您将了解如何将模型量化到 4 位并使用 LoRA 对其进行训练。

量化模型

bitsandbytes 是一个具有 Transformers 集成的量化库。通过此集成，您可以将模型量化到 8 位或 4 位，并通过配置 BitsAndBytesConfig 类来启用许多其他选项。例如，您可以

设置 load_in_4bit=True 以在加载模型时将其量化到 4 位
设置 bnb_4bit_quant_type="nf4" 以对从正态分布初始化的权重使用特殊的 4 位数据类型
设置 bnb_4bit_use_double_quant=True 以使用嵌套量化方案来量化已量化的权重
设置 bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16 以使用 bfloat16 进行更快的计算

import torch
from transformers import BitsAndBytesConfig

config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
)

将 config 传递给 from_pretrained 方法。

from transformers import AutoModelForCausalLM

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-v0.1", quantization_config=config)

接下来，您应该调用 prepare_model_for_kbit_training() 函数来预处理量化模型以进行训练。

from peft import prepare_model_for_kbit_training

model = prepare_model_for_kbit_training(model)

现在量化模型已准备就绪，让我们设置一个配置。

LoraConfig

使用以下参数创建一个 LoraConfig（或选择您自己的）

from peft import LoraConfig

config = LoraConfig(
    r=16,
    lora_alpha=8,
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"],
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

然后使用 get_peft_model() 函数从量化模型和配置创建 PeftModel。

from peft import get_peft_model

model = get_peft_model(model, config)

您已准备好使用您喜欢的任何训练方法进行训练！

LoftQ 初始化

LoftQ 初始化 LoRA 权重，使量化误差最小化，并且在训练量化模型时可以提高性能。要开始使用，请按照这些说明进行操作。

通常，为了使 LoftQ 能够发挥最佳效果，建议尽可能多地将 LoRA 应用于更多层，因为未应用 LoRA 的层无法应用 LoftQ。这意味着传递 LoraConfig(..., target_modules="all-linear") 最有可能获得最佳结果。此外，在使用 4 位量化时，您应该在量化配置中使用 nf4 作为量化类型，即 BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4")。

QLoRA 风格训练

QLoRA 将可训练权重添加到 Transformer 架构中的所有线性层。由于这些线性层的属性名称在不同的架构之间可能有所不同，因此将 target_modules 设置为 "all-linear" 以将 LoRA 添加到所有线性层

config = LoraConfig(target_modules="all-linear", ...)

AQLM 量化

语言模型的加性量化（AQLM）是一种大型语言模型压缩方法。它将多个权重一起量化，并利用它们之间的相互依赖关系。AQLM 将 8-16 个权重的组表示为多个向量代码的总和。这使得它能够将模型压缩到低至 2 位，并且准确率损失非常低。

由于 AQLM 量化过程在计算上代价很高，因此建议使用预量化模型。可在官方 aqlm 存储库中找到可用模型的部分列表。

这些模型支持 LoRA 适配器微调。要微调量化模型，您需要安装 aqlm 推理库：pip install aqlm>=1.0.2。微调的 LoRA 适配器应单独保存，因为无法将它们与 AQLM 量化权重合并。

quantized_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "BlackSamorez/Mixtral-8x7b-AQLM-2Bit-1x16-hf-test-dispatch",
    torch_dtype="auto", device_map="auto", low_cpu_mem_usage=True,
)

peft_config = LoraConfig(...)

quantized_model = get_peft_model(quantized_model, peft_config)

您可以参考 Google Colab 示例以概述 AQLM+LoRA 微调。

EETQ 量化

您也可以对 EETQ 量化模型执行 LoRA 微调。EETQ 包提供了一种简单有效的方法来执行 8 位量化，据称它比 LLM.int8() 算法更快。首先，确保您拥有与 EETQ 兼容的 Transformers 版本（例如，通过从最新的 pypi 或源代码安装）。

import torch
from transformers import EetqConfig

config = EetqConfig("int8")

将 config 传递给 from_pretrained 方法。

from transformers import AutoModelForCausalLM

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-v0.1", quantization_config=config)

并创建一个 LoraConfig 并将其传递给 get_peft_model

from peft import LoraConfig, get_peft_model

config = LoraConfig(
    r=16,
    lora_alpha=8,
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"],
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

model = get_peft_model(model, config)

HQQ 量化

使用半二次量化大型机器学习模型（HQQ）量化的模型支持 LoRA 适配器微调。要微调量化模型，您需要使用以下命令安装 hqq 库：pip install hqq。

from hqq.engine.hf import HQQModelForCausalLM

quantized_model = HQQModelForCausalLM.from_quantized(save_dir_or_hfhub, device='cuda')
peft_config = LoraConfig(...)
quantized_model = get_peft_model(quantized_model, peft_config)

或使用与 HQQ 兼容的 Transformers 版本（例如，通过从最新的 pypi 或源代码安装）。

from transformers import HqqConfig, AutoModelForCausalLM

quant_config = HqqConfig(nbits=4, group_size=64)
quantized_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(save_dir_or_hfhub, device_map=device_map, quantization_config=quant_config)
peft_config = LoraConfig(...)
quantized_model = get_peft_model(quantized_model, peft_config)

后续步骤

如果您有兴趣了解更多关于量化的信息，以下内容可能会有所帮助

详细了解 QLoRA，并在使用 bitsandbytes、4 位量化和 QLoRA 使 LLM 更易访问博客文章中查看其影响的一些基准测试。
在 Transformers 量化指南中阅读更多关于不同量化方案的信息。

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