QLLM 项目使用教程

QLLM 项目使用教程

1、项目介绍

QLLM 是一个通用的 2-8 位量化工具箱，支持 GPTQ、AWQ 和 HQQ 量化方法，并能够轻松导出到 ONNX 和 ONNX-Runtime。该项目旨在为大型语言模型提供准确且高效的低位宽量化方法。QLLM 是一个开箱即用的量化工具箱，适用于任何大型语言模型，支持自动量化框架，可以逐层量化模型，并支持将量化模型导出为 ONNX 格式。

2、项目快速启动

安装

首先，确保你已经安装了 Python 和 pip。然后，通过以下命令安装 QLLM：

pip install qllm

量化模型

以下是一个简单的示例，展示如何量化一个模型并保存压缩后的模型：

import qllm

# 量化并保存压缩模型
qllm.quantize_model(model_path='path/to/your/model', method='gptq', output_path='path/to/save/quantized/model')

3、应用案例和最佳实践

应用案例

QLLM 可以应用于各种大型语言模型，如 GPT、BERT 等。以下是一个使用 QLLM 量化 GPT 模型的示例：

import qllm

# 加载预训练的 GPT 模型
model = qllm.load_model('gpt-2')

# 量化模型
quantized_model = qllm.quantize(model, method='gptq')

# 保存量化后的模型
qllm.save_model(quantized_model, 'path/to/save/quantized/gpt-2')

最佳实践

• 选择合适的量化方法：根据模型的特性和需求选择合适的量化方法（GPTQ、AWQ、HQQ）。
• 调整量化参数：根据实际情况调整量化位数和组大小，以获得更好的准确性。
• 导出为 ONNX 格式：量化后的模型可以导出为 ONNX 格式，以便在 ONNX-Runtime 中进行推理。

4、典型生态项目

QLLM 可以与以下生态项目结合使用：

• ONNX：量化后的模型可以导出为 ONNX 格式，以便在 ONNX-Runtime 中进行推理。
• Hugging Face Transformers：QLLM 支持从 Hugging Face Transformers 库加载模型并进行量化。
• PyTorch：QLLM 是基于 PyTorch 实现的，可以与 PyTorch 生态系统无缝集成。

通过结合这些生态项目，QLLM 可以进一步扩展其应用场景，提供更丰富的功能和更高的性能。