大模型量化与剪枝

大模型量化，剪枝

量化有助于减少显存使用并加速推理
GPTQ 等后训练量化方法(Post Training Quantization)是一种在训练后对预训练模型进行量化的方法。

### model
model_name_or_path: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
template: llama3### export
export_dir: models/llama3_gptq
export_quantization_bit: 4
export_quantization_dataset: data/c4_demo.json
export_size: 2
export_device: cpu
export_legacy_format: false

QLoRA 是一种在 4-bit 量化模型基础上使用 LoRA 方法进行训练的技术。它在极大地保持了模型性能的同时大幅减少了显存占用和推理时间。

### model
model_name_or_path: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
adapter_name_or_path: saves/llama3-8b/lora/sft
template: llama3
finetuning_type: lora### export
export_dir: models/llama3_lora_sft
export_size: 2
export_device: cpu
export_legacy_format: false

量化7B模型，12GB显存不够用

增大至24G显存就够了

量化加载的参数更多，所以对显存的需求更大

剪枝