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Published on 2025-04-12 / 0 Visits
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【源码】基于Python和C++的大型模型量化工具集

项目简介

本项目聚焦于收集和整理各类大型语言模型的量化实现方法,着重对LLaMa、Bloom、Phoenix、Chimera等模型进行量化。借助量化技术,能大幅减小模型体积、降低计算复杂度,实现低功耗设备上的高效推理。

项目的主要特性和功能

  1. 多模型支持:可对LLaMa、Bloom、Phoenix、Chimera等多种大型语言模型进行量化。
  2. 量化方案:提供4-bit量化和FP16量化的详细方案及对应量化工具。
  3. 跨平台支持:支持Linux、MacOS和Windows平台,提供不同平台的编译和量化方法。
  4. 模型转换:提供将模型转换为GGML格式的工具,方便后续量化操作。
  5. 推理测试:提供量化模型的推理测试脚本,便于验证量化后模型的性能。

安装使用步骤

1. 环境准备

确保安装以下工具和库: - Python 3.x - Git - CMake(用于Windows平台) - PyTorch(可选,用于某些模型的转换)

2. 下载模型

按需从Hugging Face或其他来源下载模型文件。例如,下载LLaMa模型的命令: shell git clone https://huggingface.co/[模型目录].git

3. 编译量化工具

根据平台选择编译方式: - Linux/MacOSshell cd llama.cpp make - Windowsshell cd llama.cpp mkdir build cd build cmake .. cmake --build . --config Release

4. 模型转换与量化

将模型转换为FP16格式并进行4-bit量化: shell python3 convert.py [模型路径] ./quantize [FP16模型路径] [量化模型路径] 2

5. 运行量化模型

使用量化后的模型进行推理: - Linux/MacOSshell ./main -m [量化模型路径] -n 128 - Windowsshell \build\bin\Release\main -m [量化模型路径] -n 128

6. 使用Python加载模型

通过llama_cpp库加载量化模型: shell pip install llama_cpp python from llama_cpp import Llama llm = Llama(model_path="量化模型路径") output = llm("Q: what is your name? A: ", max_tokens=32, stop=["Q:", "\n"], echo=True) print(output)

注意事项

  • 量化后的模型可能会牺牲一定的精度,建议在性能和精度之间进行权衡。
  • 不同模型的量化方法可能有所不同,请根据具体模型的特点选择合适的量化方案。
  • 确保有足够的磁盘空间和内存来存储和加载模型。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】