bitsandbytes
高效CUDA优化库 支持多位量化和矩阵运算
bitsandbytes是一个轻量级Python库，为CUDA自定义函数提供封装。该库主要提供8位优化器、矩阵乘法(LLM.int8())以及8位和4位量化功能。通过bitsandbytes.nn模块实现多位线性层，bitsandbytes.optim模块提供优化器。目前正在拓展对更多硬件后端的支持，包括Intel CPU+GPU、AMD GPU和Apple Silicon，Windows平台的支持也在开发中。
bitsandbytes
bitsandbytes库是一个轻量级的Python封装，包含CUDA自定义函数，特别是8位优化器、矩阵乘法（LLM.int8()）以及8位和4位量化函数。
该库通过bitsandbytes.nn.Linear8bitLt和bitsandbytes.nn.Linear4bit提供8位和4位操作的量化原语，以及通过bitsandbytes.optim模块提供8位优化器。
目前正在努力支持更多硬件后端，如Intel CPU + GPU、AMD GPU、Apple Silicon。Windows支持也在推进中，即将到来。
请访问官方文档页面：
https://huggingface.co/docs/bitsandbytes/main
征集Alpha测试者：multi-backend-refactor AMD GPU + Intel CPU/GPU特定BNB后端实现
我们正在进行一项复杂的重构，以允许BNB支持CUDA以外的其他硬件后端。这项工作已经取得了很大进展，已经有大量功能就绪，需要用户亲自体验！Mac支持可能很快也会有进展。但是，我建议等待2周，直到设备抽象进一步巩固（即将有重大变更）。
目前，您仍需要从源代码编译，在切换到multi-backend-refactor分支后（说明正在编写中，但当前从源代码编译的文档是一个很好的起点；欢迎在此Github讨论中分享建议/意见。我们很快将启用每日构建版本，让这个过程变得更加简单！
请在这个专门的Github讨论空间给我们反馈！
我们对这些最新进展感到非常兴奋，也感谢您能提供任何建设性意见或支持，帮助我们实现这一目标。BNB是一个社区项目，我们期待您的合作🤗
许可证
bitsandbytes使用MIT许可证。
我们感谢Fabio Cannizzo在FastBinarySearch上的工作，我们在CPU量化中使用了它。
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