word如何做网站wordpress oa 插件
A100 * 8 量化Meta-llama8B模型实验
简介
本实验旨在探索在 NVIDIA A100 × 8 GPU 环境下，对 Meta-LLaMA-8B 大语言模型进行权重量化的可行性、效率与性能影响。通过采用 llmcompressor 工具集成 GPTQ 算法，实现对所有线性层的权重量化（W4A16 方案）。最终通过 lm-eval 工具在 GSM8K 任务上对压缩模型进行评估。
实验步骤（含遇到的问题，解决方案）
一：使用 transformers 加载模型和分词器：
- 使用 device_map=“auto” 自动分配多卡显存。
- torch_dtype=“auto” 让模型根据硬件选择 FP16 。
二：构建校准数据集：
- 在 Modelscope 下载 UltraChat 200k 数据集（最好使用与你的部署数据紧密匹配的校准数据）
在使用datasets加载数据集时遇到了一个问题：
这个问题出现的原因是数据集的 dataset_info.json 文件中的 features 字段格式不正确——它试图构造 Value 类型，但缺少 dtype 字段。
解决方法：
删除数据集目录下的 dataset_infos.json 文件，让 datasets 自动推断特征。
三：运行量化
- 通过 llmcompressor 中的 GPTQModifier，将模型线性层权重压缩为 INT4（W4A16 格式）
- 使用 one-shot 方法进行静态量化
- 排除 lm_head，避免因极端权重量化精度损失
实验结果
- 量化过程
- 在量化到第31个迭代时，出现了OOM错误：
- 使用nvidia-smi观察了一下，发现好几张卡有其他进程在使用：
量化的是8B的模型，其实不需要太多卡，那么如何修改代码，来指定运行量化的代码呢？
解决方法：设置环境变量，只暴露闲置的卡：
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "4,5,6"
然后重新量化：
可以看到，这样就只在这三张卡上运行量化了。
发现卡4使用率较高，而另外两张卡使用率很低，什么原因呢？
百度一下原因大致是：使用device_map=“auto” 在量化时选择了更多计算密集的层放到这张卡上（卡4）。
如何解决：可以通过手动配置 device_map 或使用 数据并行 等方式来更好地平衡负载，使得 GPU 4、5、6 的使用率更加均匀。
运行了大概二十多分钟就量化完成了，具体时间没有记录（后悔）。
我们使用du -sh简单看一下量化前和量化后的模型文件总大小：
15G Meta-Llama-3-8B-Instruct/
5.4G disk0-W4A16-G128/
这里5.4G 是合理的 GPTQ 4bit 模型大小，虽然不是完美的四分之一，但相比原始模型已经大大减小（接近 1/3）
为什么不是四分之一，截取一下gpt的回答，有错误欢迎指正：
部署推理及模型评估
- 通过 lm-eval 工具（lm_eval 是一个用于评估语言模型性能的 Python 库，使用pip install安装即可），对量化模型在 GSM8K 数据集（gsm8k是数学推理任务，可以用你的目标任务替换）上的 zero-shot/few-shot 表现进行评估；
- 评估中使用 vllm 作为推理框架，使用 huggingface 也可以；
lm_eval --model vllm \--model_args pretrained="./Meta-Llama-3-8B-Instruct-W4A16-G128",add_bos_token=true \--tasks gsm8k \--num_fewshot 5 \--limit 250
执行评估报错，这里也是因为显存的问题：
设置环境变量，用空闲的卡进行评估：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=4
可以看到这里四号卡在进行评估了，评估结果：
然后使用相同的方法评估一下量化前我们的llama 8B模型的准确率：
可见量化模型在 gsm8k 上 5-shot 的 exact match 达到 74.8%准确率，而量化前的模型准确率只有73.2%，这是什么原因呢（手动狗头）
这听起来违反直觉，但其实在实际应用中，这种现象并不罕见，原因可能包括：
- GPTQ 的误差感知机制实际提升了模型“对任务有用”部分的表示能力；
- 校准数据集（ultrachat_200k）与目标任务分布更贴近，反而帮助模型对某些推理任务表现得更好；
- 测试集样本较少（你用的是 --limit 250），有统计波动；
- 推理时的实现细节（如 BOS token 添加、tokenizer 或输入截断策略）可能略有差异；
- 原始模型输出过于“冗长或不精确”，而量化后的模型输出更简洁，有利于 strict match。
对于实际的原因，可能要进一步实验和验证，这里就不继续了，要下班了。