TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3-AWQ
高效量化方法助力多用户场景下的快速推理
该项目采用AWQ低位量化方法，提高了多用户服务器场景下的Transformers推理速度和效率。相比GPTQ，AWQ在减少部署成本的同时，能够使用更小的GPU进行推理。TinyLlama模型支持4-bit量化，并兼容vLLM与Huggingface TGI插件，高效应对高并发需求。在Zhang Peiyuan的开发下，该模型适合计算和内存资源有限的开源项目部署。
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3-AWQ项目介绍
项目背景
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3模型是由Zhang Peiyuan创建的一个紧凑型对话模型，基于Llama架构开发。该项目旨在用30亿个token对1.1B参数的Llama模型进行预训练，并在90天内通过16个A100-40G GPU完成训练。该模型的紧凑性使其能够应用于需要限制计算和内存的场景。
模型概览
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3是以PY007/TinyLlama-1.1B-Intermediate-Step-480k-1T为基础进行微调的对话模型。使用了OpenAssistant/oasst_top1_2023-08-25数据集，并遵循ChatML格式进行训练。
AWQ量化技术
AWQ（Advanced Weight Quantization）是一种高效、精确且超高速的低比特权重量化方法，支持4-bit量化。相比于GPTQ，AWQ可在基于Transformer的推理任务中提供更快的性能。此外，AWQ已经获得vLLM连续批处理服务器的支持，适用于高并发多用户服务器场景中的模型推理。
模型的优势
使用AWQ技术的模型，尽管整体吞吐量可能低于未量化模型，但其好处在于能使用更小的GPU，从而更容易部署并降低总体成本。例如，一个70B规模的模型可以在1个48GB GPU上运行，而不需要2个80GB的GPU。
可用的模型存储库
该模型的不同量化版本可用于不同的推理场景：
使用方式
vLLM
在vLLM中使用模型时，需传入--quantization awq参数。具体代码及更多配置方法请参考官方文档。
Text Generation Inference (TGI)
使用TGI版本1.1.0或更高版本，官方Docker容器为：ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:1.1.0。
Python代码示例
可使用AutoAWQ库从Python代码中调用该模型。具体代码及库安装方法请参考项目文档。
总结
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3借助AWQ技术，提供了一款高效、低成本的对话模型解决方案。它的设计兼具通用性和紧凑性，可以在多种应用场景中备案使用。模型的多版本支持进一步增强了其可部署性，适合开发者选择最符合需求的版本使用。
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