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Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-GPTQ-INT4

Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-GPTQ-INT4

Meta Llama 3.1模型的INT4量化版本实现多语言对话

Meta-Llama-3.1-405B-Instruct量化模型通过AutoGPTQ技术将FP16压缩至INT4格式，实现了更高效的多语言对话能力。模型集成了transformers、AutoGPTQ、TGI和vLLM等多种推理框架，方便灵活部署。经过基准测试验证，该社区驱动的量化版本在降低内存占用的同时保持了原有性能水平。

开源项目模型GithubHuggingfaceLlama 3.1大语言模型模型量化深度学习推理部署
访问官网GitHubHugging Face

Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-GPTQ-INT4 项目介绍

这个项目是Meta AI公司发布的Llama 3.1大型语言模型的社区量化版本。它将原本的FP16半精度模型通过GPTQ技术量化为INT4精度,大大降低了模型的存储和计算需求,同时尽可能保持了模型的性能。

模型特点

  • 基于Meta AI官方发布的405B参数的Llama 3.1指令微调模型
  • 使用AutoGPTQ工具将FP16精度量化为INT4精度
  • 采用分组大小为128的零点量化GPTQ内核
  • 保持了多语言对话能力,支持英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语
  • 在常见行业基准测试中表现优异,超越了许多开源和闭源的对话模型

使用方法

该项目支持多种使用方式:

  1. 使用Transformers库:

    • 安装所需依赖包
    • 使用AutoModelForCausalLM加载模型
    • 应用chat_template处理输入
    • 调用generate方法生成文本

  2. 使用AutoGPTQ:

    • 安装所需依赖包
    • 使用AutoGPTQForCausalLM加载模型
    • 其他步骤类似Transformers

  3. 使用Text Generation Inference (TGI):

    • 通过Docker部署TGI服务
    • 使用curl或Python客户端调用API

  4. 使用vLLM:

    • 通过Docker部署vLLM服务
    • 使用curl或OpenAI客户端调用API

量化复现

项目还提供了量化复现的详细步骤:

  1. 安装必要的依赖包
  2. 加载预训练模型和分词器
  3. 准备校准数据集
  4. 设置量化配置参数
  5. 加载未量化模型
  6. 使用校准样本进行量化
  7. 保存量化后的模型

硬件需求

  • 推理: 需要至少203 GiB的GPU显存
  • 量化: 需要至少800 GiB的CPU内存和80 GiB的GPU显存

总的来说,这个项目为使用和部署大规模语言模型提供了一个高效且易用的解决方案,让更多开发者和研究人员能够利用Llama 3.1这样的顶级模型。

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