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Mixture-of-depths

Transformer语言模型的动态计算资源分配方法

Mixture-of-depths是一种Transformer语言模型优化方法,通过动态分配计算资源提高性能。该项目提供Mistral、Mixtral、LLama等多个主流模型的非官方实现。项目支持高级API接口,兼容transformers库,便于研究应用。这种方法旨在提升模型推理效率和灵活性,同时保持输出质量。

"Mixture-of-Depths"论文的非官方实现

简介

这是论文Mixture-of-Depths: 在基于transformer的语言模型中动态分配计算资源的非官方实现

当前支持的模型

模型是否支持
Mistral
Mixtral
LLama
LLama2
LLama3
Gemma
BLOOMZ
BLOOM
DeepSeek
Phi (1.5 & 2)
Qwen2
StarCoder2
Qwen2-MoE
Solar
Baichuan
ChatGLM3
InternLM
Olmo
XVERSE
Yi
Yuan

💾 安装

pip install mixture-of-depth

支持LinuxWindowsMacOS系统。

🏁 快速开始

高级API(兼容transformers)

from transformers import AutoModelForCausalLM
from MoD import apply_mod_to_hf

# 从可用的hf模型初始化您的模型
model= AutoModelForCausalLM.from_pretrained("some-repo/some-model")
# 将模型转换为包含混合深度层
model = apply_mod_to_hf(model)
# 训练模型
# ...
# 保存模型
model.save_pretrained('some_local_directory')

加载转换后的模型

要使用转换后的模型,您需要从AutoClass加载模型。以下是一个从本地目录加载模型的示例:

from MoD import AutoMoDModelForCausalLM

# 将'path_to_your_model'替换为您模型目录的实际路径
model = AutoMoDModelForCausalLM.from_pretrained('path_to_your_model')

使用generate()

在调用hf的generate()方法之前,请显式地对模型使用eval()

🫱🏼‍🫲🏽 贡献

我们欢迎社区的贡献,无论是添加新功能、改进文档还是报告错误。在提交拉取请求之前,请参阅我们的贡献指南。

📜 许可证

本仓库根据Apache-2.0许可证开源。

引用

如果您在研究中使用我们的代码,请使用以下Bibtex条目进行引用:

@article{MoD2024,
  title={Unofficial implementation for the paper "Mixture-of-Depths"},
  author={AstraMind AI},
  journal={https://github.com/astramind-ai/Mixture-of-depths},
  year={2024}
}

支持

如有问题、问题或需要支持,请在我们的GitHub仓库上开一个issue。

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