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文章目录
- 前言
- 一、配置
- 二、报错
- 总结
前言
大型语言模型（LLM）面临的挑战：高能耗、高内存需求、部署门槛高。
微软提出 BitNet 架构，旨在实现低功耗、低延迟、高效率的推理。（ https://pypi.org/project/bitnet/ ）BitNet架构
BitNet b1.58 2B4T：首个开源、原生训练的 1-bit LLM，参数量达 20 亿[1]。
【1】 Ma, S., Wang, H., Dong, L., Huang, S., Wang, H., et.al., 2023. “BitNet b1.58 2B4T Technical Report.” arXiv preprint,
arXiv:2504.12285. 2025
BitLinear 层：替代传统的 nn.Linear 层，支持三值权重（-1, 0, +1），实现 1.58-bit 精度。（ 支持原生1.58bit训练，而不是量化后1.58bit）
激活量化：采用 8-bit 整数量化，形成 W1.58A8 配置。
Transformer 架构优化：引入平方 ReLU 激活函数、旋转位置嵌入（RoPE）和 subln 归一化，确保低位训练稳定性。
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、配置
不加源（极慢）
pip install bitnet
使用阿里源（快）
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple bitnet
使用清华源（慢）
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple bitnet
二、报错
OSError: [WinError 5] 拒绝访问。: 'd:\\anaconda\\envs\\myenv-cvrp\\scripts\\tqdm.exe'
错误是因为在卸载或安装 tqdm 包时，Python 没有足够的权限来操作相关的文件。
使用 --user 参数安装 如果你希望只对当前用户安装，可以尝试使用 --user 选项，这将安装包到用户目录中，避免涉及到系统级别的权限问题：
pip install --user -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple bitnet