AWQ
使用此 notebook 尝试 AWQ 量化！
激活感知权重量化 (AWQ) 不会量化模型中的所有权重，而是保留一小部分对 LLM 性能至关重要的权重。这显著减少了量化损失，因此您可以使用 4 位精度运行模型，而不会出现任何性能下降。
有多个库可以使用 AWQ 算法量化模型，例如 llm-awq、autoawq 或 optimum-intel。Transformers 支持加载使用 llm-awq 和 autoawq 库量化的模型。本指南将向您展示如何加载使用 autoawq 量化的模型，但 llm-awq 量化模型的过程类似。
确保已安装 autoawq
pip install autoawq
可以通过检查模型的 config.json 文件中的 quantization_config 属性来识别 AWQ 量化模型。
{
"_name_or_path": "/workspace/process/huggingfaceh4_zephyr-7b-alpha/source",
"architectures": [
"MistralForCausalLM"
],
...
...
...
"quantization_config": {
"quant_method": "awq",
"zero_point": true,
"group_size": 128,
"bits": 4,
"version": "gemm"
}
}使用 from_pretrained() 方法加载量化模型。如果您在 CPU 上加载了模型，请确保首先将其移动到 GPU 设备上。使用 device_map 参数指定模型放置位置。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "TheBloke/zephyr-7B-alpha-AWQ"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="cuda:0")出于性能原因，加载 AWQ 量化模型会默认将其他权重设置为 fp16。如果您想以其他格式加载这些其他权重，请使用 torch_dtype 参数。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "TheBloke/zephyr-7B-alpha-AWQ"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float32)AWQ 量化还可以与 FlashAttention-2 结合使用，以进一步加速推理。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("TheBloke/zephyr-7B-alpha-AWQ", attn_implementation="flash_attention_2", device_map="cuda:0")融合模块
融合模块提供了改进的准确性和性能，并且对于 Llama 和 Mistral 架构的 AWQ 模块，它是开箱即用的，但您也可以为不受支持的架构融合 AWQ 模块。
融合模块不能与其他优化技术（例如 FlashAttention-2）结合使用。
要为支持的架构启用融合模块，请创建一个 AwqConfig 并设置参数 fuse_max_seq_len 和 do_fuse=True。fuse_max_seq_len 参数是总序列长度，它应包括上下文长度和预期的生成长度。您可以将其设置为更大的值以确保安全。
例如，要融合 TheBloke/Mistral-7B-OpenOrca-AWQ 模型的 AWQ 模块。
import torch
from transformers import AwqConfig, AutoModelForCausalLM
model_id = "TheBloke/Mistral-7B-OpenOrca-AWQ"
quantization_config = AwqConfig(
bits=4,
fuse_max_seq_len=512,
do_fuse=True,
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, quantization_config=quantization_config).to(0)TheBloke/Mistral-7B-OpenOrca-AWQ 模型使用 batch_size=1 以及融合和未融合模块进行了基准测试。
| 批次大小 | 预填充长度 | 解码长度 | 预填充令牌/秒 | 解码令牌/秒 | 内存 (VRAM) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 32 | 32 | 60.0984 | 38.4537 | 4.50 GB (5.68%) |
| 1 | 64 | 64 | 1333.67 | 31.6604 | 4.50 GB (5.68%) |
| 1 | 128 | 128 | 2434.06 | 31.6272 | 4.50 GB (5.68%) |
| 1 | 256 | 256 | 3072.26 | 38.1731 | 4.50 GB (5.68%) |
| 1 | 512 | 512 | 3184.74 | 31.6819 | 4.59 GB (5.80%) |
| 1 | 1024 | 1024 | 3148.18 | 36.8031 | 4.81 GB (6.07%) |
| 1 | 2048 | 2048 | 2927.33 | 35.2676 | 5.73 GB (7.23%) |
| 批次大小 | 预填充长度 | 解码长度 | 预填充令牌/秒 | 解码令牌/秒 | 内存 (VRAM) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 32 | 32 | 81.4899 | 80.2569 | 4.00 GB (5.05%) |
| 1 | 64 | 64 | 1756.1 | 106.26 | 4.00 GB (5.05%) |
| 1 | 128 | 128 | 2479.32 | 105.631 | 4.00 GB (5.06%) |
| 1 | 256 | 256 | 1813.6 | 85.7485 | 4.01 GB (5.06%) |
| 1 | 512 | 512 | 2848.9 | 97.701 | 4.11 GB (5.19%) |
| 1 | 1024 | 1024 | 3044.35 | 87.7323 | 4.41 GB (5.57%) |
| 1 | 2048 | 2048 | 2715.11 | 89.4709 | 5.57 GB (7.04%) |
还使用 optimum-benchmark 库测试了融合和未融合模块的速度和吞吐量。
ExLlama-v2 支持
最新版本的 autoawq 支持 ExLlama-v2 内核以实现更快的预填充和解码。要开始使用，首先通过运行以下命令安装最新版本的 autoawq：
pip install git+https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ.git
通过传递带有 version="exllama" 的 AwqConfig() 开始。
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, AwqConfig
quantization_config = AwqConfig(version="exllama")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ",
quantization_config=quantization_config,
device_map="auto",
)
input_ids = torch.randint(0, 100, (1, 128), dtype=torch.long, device="cuda")
output = model(input_ids)
print(output.logits)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ")
input_ids = tokenizer.encode("How to make a cake", return_tensors="pt").to(model.device)
output = model.generate(input_ids, do_sample=True, max_length=50, pad_token_id=50256)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))请注意，此功能在 AMD GPU 上受支持。