LMDeploy W4A16+KV量化 、Function Call

书生大模型实战营闯关记录----第十一关:LMDeploy 量化部署进阶实践 KV cache量化部署,W4A16 模型量化和部署 关于Function call,即函数调用功能,它允许开发者在调用模型时,详细说明函数的作用,并使模型能够智能地根据用户的提问来输入参数并执行函数。在终端中,让我们输入以下指令,来创建一个名为lmdeploy的conda环境,python版本为3.10,创建成功后激活环境并安装0.5.3版本的lmdeploy及相关包。让我们回到LMDeploy,在最新的版本中,LMDeploy使用的是AWQ算法,能够实现模型的4bit权重量化。而在实际应用中,我们有时会将大模型封装为API接口服务,供客户端访问。 阅读详情

教程:https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp3/docs/L2/LMDeploy/readme.md

internlm2.5 7b

记录一下量化前的显存

量化前显存23G

W4A16量化

W4A16的意思是:权重(weight)量化为4位整数(int4),激活(Activate)保持在16位浮点数(例如FP16或BF16)。

量化使用的是AWQ算法,所以命令会看到awq

lmdeploy lite auto_awq \
   /root/models/internlm2_5-7b-chat \
  --calib-dataset 'ptb' \
  --calib-samples 128 \
  --calib-seqlen 2048 \
  --w-bits 4 \
  --w-group-size 128 \
  --batch-size 1 \
  --search-scale False \
  --work-dir /root/models/internlm2_5-7b-chat-w4a16-4bit

跑

深入解析线性反馈移位寄存器(LFSR)的工作原理与实现 本文深入解析了线性反馈移位寄存器(LFSR)的核心原理与实现方法。通过生动的比喻和详细的步骤拆解,阐述了LFSR如何通过反馈多项式和移位操作生成伪随机序列,并对比了斐波那契型与伽罗瓦型两种硬件结构。文章还涵盖了LFSR在数字电路测试、通信扰码及快速伪随机数生成等关键应用场景,同时指出了其在密码学中的局限性,并提供了Python和C语言的高效实现代码示例。 阅读详情

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