SparseGPT 开源项目教程

SparseGPT 开源项目教程

【免费下载链接】sparsegpt Code for the ICML 2023 paper "SparseGPT: Massive Language Models Can Be Accurately Pruned in One-Shot". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/sparsegpt

1. 项目的目录结构及介绍

SparseGPT 项目的目录结构如下：

sparsegpt/
├── LICENSE
├── README.md
├── bloom.py
├── datautils.py
├── demo.ipynb
├── llama.py
├── modelutils.py
├── opt.py
├── quant.py
├── sparsegpt.py
└── utils.py

各文件/文件夹的介绍：

• LICENSE: 项目的许可证文件，采用 Apache-2.0 许可证。
• README.md: 项目说明文档，包含项目的基本介绍、使用方法等。
• bloom.py: 用于处理 BLOOM 模型的脚本。
• datautils.py: 数据处理工具脚本。
• demo.ipynb: 演示 SparseGPT 使用的 Jupyter Notebook 文件。
• llama.py: 用于处理 LLaMA 模型的脚本。
• modelutils.py: 模型处理工具脚本。
• opt.py: 用于处理 OPT 模型的脚本。
• quant.py: 量化处理脚本。
• sparsegpt.py: SparseGPT 核心算法实现脚本。
• utils.py: 通用工具脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 demo.ipynb 和各个模型处理脚本（如 bloom.py, llama.py, opt.py 等）。

• demo.ipynb: 这是一个 Jupyter Notebook 文件，提供了 SparseGPT 的交互式演示，用户可以通过该文件了解和体验 SparseGPT 的功能。
• bloom.py, llama.py, opt.py: 这些脚本是用于启动和处理特定模型的，用户可以根据需要选择相应的脚本进行模型处理和评估。

3. 项目的配置文件介绍

SparseGPT 项目中没有明确的配置文件，但用户可以通过命令行参数进行配置。以下是一些常用的命令行参数示例：

# 运行密集基准
python opt.py facebook/opt-125m c4

# 运行幅度基准
python opt.py facebook/opt-125m c4 --sparsity 5 --gmp

# 使用 SparseGPT 修剪到 50% 均匀稀疏度
python opt.py facebook/opt-125m c4 --sparsity 50 --gmp

用户可以根据需要添加或修改命令行参数来配置 SparseGPT 的运行。

【免费下载链接】sparsegpt Code for the ICML 2023 paper "SparseGPT: Massive Language Models Can Be Accurately Pruned in One-Shot". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/sparsegpt