GreenBitAI/low_bit_llama 项目使用教程

GreenBitAI/low_bit_llama 项目使用教程

low_bit_llama Advanced Ultra-Low Bitrate Compression Techniques for the LLaMA Family of LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/low_bit_llama

1. 项目介绍

GreenBitAI/low_bit_llama 是一个专注于LLaMA系列大语言模型（LLMs）的先进超低比特率压缩技术的开源项目。该项目旨在通过极端压缩技术，使得2-bit和1-bit的LLaMA模型在保持高性能的同时，显著减少模型的大小。这不仅有助于降低模型的存储和传输成本，还能在资源受限的环境中实现高效的推理。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，确保你的机器上已经安装了CUDA。然后，通过以下命令安装所需的Python包：

pip install -r requirements.txt

2.2 模型推理

使用环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 来选择正确的GPU。目前，多GPU支持尚未实现，但由于模型已经高度压缩，单个GPU应该足够。

以下是一些预定义的脚本示例：

• 基本模型的开放任务评估：

bash scripts/evaluate/tiny_llama_w2a16g32.sh

• 基本模型的文本生成推理：

bash scripts/inference/llama2_70b_w2a16g8.sh

• 指令跟随聊天（微调模型）：

bash scripts/instruction-chat/llama2_70b_w2a16g8.sh

• CodeLLaMA模型的文本生成推理：

bash scripts/inference/codellama_34b_w2a16g8.sh

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

• 资源受限环境下的推理：在计算资源有限的环境中，如移动设备或嵌入式系统，使用低比特率的LLaMA模型可以在不显著降低性能的情况下，大幅减少模型的存储和计算需求。
• 大规模部署：在需要部署大量模型的场景中，低比特率压缩技术可以显著降低存储和传输成本，提高部署效率。

3.2 最佳实践

• 选择合适的比特率：根据具体的应用场景和资源限制，选择合适的比特率（如2-bit或1-bit）进行模型压缩。
• 性能评估：在应用低比特率模型之前，进行充分的性能评估，确保在压缩后模型仍能满足应用需求。

4. 典型生态项目

• LLaMA Reference Implementation：Meta AI发布的LLaMA模型参考实现，为GreenBitAI/low_bit_llama项目提供了基础。
• GPTQ for LLaMA：一个用于LLaMA模型的GPTQ量化实现，为低比特率压缩提供了技术支持。
• Alpaca_lora_4bit：一个基于Alpaca的4-bit量化实现，为GreenBitAI/low_bit_llama项目中的模型推理提供了基础代码。

通过这些生态项目的支持，GreenBitAI/low_bit_llama项目得以在低比特率压缩领域取得显著进展，并为LLaMA系列模型的应用提供了新的可能性。

low_bit_llama Advanced Ultra-Low Bitrate Compression Techniques for the LLaMA Family of LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/low_bit_llama