bitsandbytes量化模型转换工具：ONNX导出与部署全攻略
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/bitsandbytes 引言：量化模型部署的痛点与解决方案
你是否在部署大语言模型时遇到过显存不足的问题？是否因模型体积过大导致推理速度缓慢？本文将详细介绍如何使用bitsandbytes工具将PyTorch模型量化为4位或8位精度，并导出为ONNX格式进行高效部署，解决模型部署中的存储和速度瓶颈。
读完本文后，你将能够：
- 理解bitsandbytes量化原理及与ONNX的兼容性
- 使用bitsandbytes对PyTorch模型进行4位/8位量化
- 将量化模型导出为ONNX格式
- 优化ONNX模型并进行部署
- 解决量化与导出过程中的常见问题
1. bitsandbytes量化技术概述
1.1 量化原理与优势
bitsandbytes是一个针对PyTorch的轻量级量化库，支持4位(FP4/NF4)和8位整数(Int8)量化。其核心优势在于：
- 内存效率：4位量化可将模型体积减少75%，8位量化减少50%
- 速度提升：量化模型推理速度提升2-4倍
- 精度保持：采用块级量化和动态缩放技术，最小化精度损失
- 易于集成：无需修改现有PyTorch代码即可实现量化
1.2 量化方法对比
| 量化方法 | 内存节省 | 速度提升 | 精度损失 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| FP32 (原始) | 0% | 1x | 无 | 研究与开发 |
| Int8 | 50% | 2-3x | 较小 | 通用部署场景 |
| FP4 | 75% | 3-4x | 中等 | 资源受限环境 |
| NF4 | 75% | 3-4x | 较小 | 推荐用于LLM部署 |
NF4 (Normalized Float 4-bit)是bitsandbytes特有的量化格式，针对正态分布数据优化，在相同压缩率下比FP4具有更高的精度。
2. 准备工作：环境配置与依赖安装
2.1 环境要求
- Python 3.8+
- PyTorch 1.10+
- ONNX 1.12+
- ONNX Runtime 1.12+
- bitsandbytes 0.41.0+
2.2 安装命令
# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/bitsandbytes.git
cd bitsandbytes
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 安装bitsandbytes
python setup.py install
# 安装ONNX相关工具
pip install onnx onnxruntime onnxsim
3. 使用bitsandbytes量化PyTorch模型
3.1 量化API概述
bitsandbytes提供了两种主要量化方式：
- 模块替换：直接使用量化版本的Linear层
- 自动量化：使用
bnb.quantize_model函数自动量化模型
3.2 4位量化示例 (NF4/FP4)
import torch
import bitsandbytes as bnb
from bitsandbytes.nn import Linear4bit, LinearNF4
# 定义原始模型
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(768, 2048)
self.fc2 = torch.nn.Linear(2048, 768)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = torch.nn.functional.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
# 实例化模型
model = MyModel()
# 替换为4位量化线性层
model.fc1 = LinearNF4(768, 2048) # 使用NF4量化
model.fc2 = Linear4bit(2048, 768, quant_type="fp4") # 使用FP4量化
# 加载权重并量化
model.load_state_dict(torch.load("original_model_weights.pt"))
model = model.to("cuda") # 量化在设备移动时自动进行
3.3 8位量化示例 (Int8)
import torch
import bitsandbytes as bnb
from bitsandbytes.functional import quantize_8bit, dequantize_8bit
# 对单个张量进行8位量化
def quantize_tensor(tensor, device="cuda"):
tensor = tensor.to(device)
quantized_tensor, scale = quantize_8bit(tensor)
return quantized_tensor, scale
# 对模型进行8位量化
def quantize_model_8bit(model, device="cuda"):
model = model.to(device)
for name, param in model.named_parameters():
if "weight" in name:
quantized_weight, scale = quantize_8bit(param.data)
param.data = quantized_weight
# 存储缩放因子供后续使用
setattr(model, f"{name}_scale", scale)
return model
3. bitsandbytes量化模型的ONNX导出方案
3.1 量化与ONNX兼容性分析
由于ONNX标准不原生支持bitsandbytes的NF4/FP4格式，我们需要采用以下策略之一：
- 导出时解量化：将量化权重解量化为FP32后导出，保留模型结构优化
- 自定义ONNX算子：注册自定义量化算子，保持量化状态
- 中间表示转换：将量化模型转换为ONNX支持的量化格式(如INT8)
方案对比：
| 方案 | 实现复杂度 | 部署兼容性 | 性能保持 |
|---|---|---|---|
| 解量化导出 | 低 | 高 | 无 |
| 自定义算子 | 高 | 低 | 高 |
| 中间表示转换 | 中 | 中 | 中 |
对于大多数用户，推荐使用方案1或方案3，下面将详细介绍。
3.2 解量化导出方案实现
import torch
import onnx
from bitsandbytes.nn import Linear4bit, LinearNF4
def export_quantized_model(model, input_sample, output_path):
"""
将bitsandbytes量化模型解量化后导出为ONNX
参数:
model: 量化后的模型
input_sample: 输入示例张量
output_path: ONNX文件输出路径
"""
# 创建模型副本以避免修改原始模型
model = copy.deepcopy(model)
# 将量化层替换为标准线性层
for name, module in list(model.named_modules()):
if isinstance(module, (Linear4bit, LinearNF4)):
# 解量化权重
weight = module.weight.data
if hasattr(module.weight, 'quant_state'):
# 获取量化状态
quant_state = module.weight.quant_state
# 解量化权重
weight = bnb.functional.dequantize_4bit(weight, quant_state)
# 创建新的线性层替换量化层
new_linear = torch.nn.Linear(
in_features=module.in_features,
out_features=module.out_features,
bias=module.bias is not None,
device=weight.device
)
# 设置权重和偏置
new_linear.weight.data = weight
if module.bias is not None:
new_linear.bias.data = module.bias.data
# 替换模块
parent_name = name.rsplit('.', 1)[0] if '.' in name else ''
child_name = name.split('.')[-1]
if parent_name:
parent_module = dict(model.named_modules())[parent_name]
else:
parent_module = model
setattr(parent_module, child_name, new_linear)
# 导出为ONNX
torch.onnx.export(
model,
input_sample,
output_path,
opset_version=14,
do_constant_folding=True,
input_names=["input"],
output_names=["output"],
dynamic_axes={"input": {0: "batch_size"}, "output": {0: "batch_size"}}
)
# 验证导出的模型
onnx_model = onnx.load(output_path)
onnx.checker.check_model(onnx_model)
print(f"模型成功导出至 {output_path}")
return output_path
3.3 转换为ONNX INT8量化方案
import torch.onnx
from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic, QuantType
def convert_to_onnx_int8(model, input_sample, output_path, quantize_dynamic=True):
"""
将bitsandbytes量化模型转换为ONNX INT8量化模型
"""
# 首先导出为FP32 ONNX
temp_onnx_path = "temp_fp32.onnx"
export_quantized_model(model, input_sample, temp_onnx_path)
# 使用ONNX Runtime进行动态量化
if quantize_dynamic:
quantize_dynamic(
temp_onnx_path,
output_path,
weight_type=QuantType.QInt8,
optimize_model=True
)
else:
# 静态量化需要更多步骤，包括校准
from onnxruntime.quantization import QuantizationMode, Quantizer
quantizer = Quantizer(temp_onnx_path, quantization_mode=QuantizationMode.Static)
# 添加校准数据生成器
def calibration_data_gen():
yield {'input': input_sample.numpy()}
quantizer.calibrate(calibration_data_gen)
quantizer.quantize()
quantizer.save_model(output_path)
# 删除临时文件
import os
os.remove(temp_onnx_path)
print(f"INT8量化模型成功导出至 {output_path}")
return output_path
4. ONNX模型优化与部署
4.1 ONNX模型优化
使用ONNX Runtime和ONNX Optimizer对导出的模型进行优化：
import onnx
from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic
from onnxoptimizer import optimize
def optimize_onnx_model(onnx_path, optimized_path, use_quantization=True):
"""优化ONNX模型以提高推理性能"""
# 加载模型
model = onnx.load(onnx_path)
# 应用标准优化
passes = [
"extract_constant_to_initializer",
"eliminate_unused_initializer",
"fuse_bn_into_conv",
"fuse_consecutive_transposes",
"fuse_matmul_add_bias_into_gemm"
]
optimized_model = optimize(model, passes)
onnx.save(optimized_model, optimized_path)
# 应用动态量化
if use_quantization:
quantized_path = optimized_path.replace(".onnx", "_quantized.onnx")
quantize_dynamic(
optimized_path,
quantized_path,
weight_type=QuantType.QInt8
)
return quantized_path
return optimized_path
4.2 ONNX模型部署示例
使用ONNX Runtime部署量化模型：
import onnxruntime as ort
import numpy as np
class ONNXModel:
def __init__(self, onnx_path):
"""初始化ONNX模型"""
# 设置推理会话
self.session = ort.InferenceSession(
onnx_path,
providers=["CPUExecutionProvider", "CUDAExecutionProvider"]
)
# 获取输入输出名称
self.input_name = self.session.get_inputs()[0].name
self.output_name = self.session.get_outputs()[0].name
# 获取输入形状信息
self.input_shape = self.session.get_inputs()[0].shape
self.output_shape = self.session.get_outputs()[0].shape
def infer(self, input_data):
"""执行推理"""
# 确保输入数据形状匹配
if input_data.shape != tuple(self.input_shape[1:]):
raise ValueError(f"输入形状不匹配，期望{self.input_shape[1:]}, 实际{input_data.shape}")
# 添加批次维度
if len(input_data.shape) == len(self.input_shape) - 1:
input_data = np.expand_dims(input_data, axis=0)
# 执行推理
outputs = self.session.run(
[self.output_name],
{self.input_name: input_data.astype(np.float32)}
)
return outputs[0]
4.3 性能评估与对比
import time
import numpy as np
def benchmark_model(model, input_data, iterations=100):
"""
基准测试模型性能
返回:
avg_time: 平均推理时间(秒)
throughput: 吞吐量(samples/s)
latency: 延迟分布(秒)
"""
# 预热运行
for _ in range(10):
model.infer(input_data)
# 正式测试
latency = []
start_time = time.time()
for _ in range(iterations):
iter_start = time.time()
model.infer(input_data)
latency.append(time.time() - iter_start)
total_time = time.time() - start_time
avg_time = np.mean(latency)
throughput = iterations / total_time
return {
"avg_time": avg_time,
"throughput": throughput,
"latency": {
"p50": np.percentile(latency, 50),
"p90": np.percentile(latency, 90),
"p99": np.percentile(latency, 99)
}
}
# 性能对比示例
def compare_models(pytorch_model, onnx_model, input_data):
# PyTorch模型性能
pytorch_results = benchmark_pytorch_model(pytorch_model, input_data)
# ONNX模型性能
onnx_results = benchmark_model(onnx_model, input_data)
# 打印对比结果
print("性能对比:")
print(f"PyTorch平均推理时间: {pytorch_results['avg_time']:.4f}秒")
print(f"ONNX平均推理时间: {onnx_results['avg_time']:.4f}秒")
print(f"加速比: {pytorch_results['avg_time']/onnx_results['avg_time']:.2f}x")
print(f"吞吐量提升: {onnx_results['throughput']/pytorch_results['throughput']:.2f}x")
5. 常见问题与解决方案
5.1 导出错误：不支持的操作
问题：导出时遇到UnsupportedOperatorError
解决方案：
# 使用符号函数包装不支持的操作
class SymbolicModel(torch.nn.Module):
def __init__(self, original_model):
super().__init__()
self.model = original_model
def forward(self, x):
# 替换不支持的操作
for module in self.model.modules():
if isinstance(module, SomeUnsupportedModule):
# 使用支持的替代实现
module.__class__ = SupportedAlternative
return self.model(x)
# 或使用ONNX的自定义符号函数
from torch.onnx import register_custom_op_symbolic
def symbolic_custom_op(g, input, weight, bias=None):
return g.op("custom_domain::CustomOp", input, weight, bias)
register_custom_op_symbolic('bitsandbytes::custom_op', symbolic_custom_op, 11)
5.2 量化模型推理精度下降
问题：导出后模型精度明显下降
解决方案：
- 检查量化过程中的缩放因子是否正确应用
- 尝试使用NF4格式代替FP4格式
- 调整量化块大小，通常128或256效果较好
- 对关键层保留更高精度
# 选择性量化 - 仅量化特定层
def selective_quantization(model):
for name, module in model.named_modules():
if "linear" in name and "attn" not in name: # 不对注意力层量化
if hasattr(module, "in_features") and hasattr(module, "out_features"):
# 替换为4位量化层
new_module = LinearNF4(
module.in_features,
module.out_features,
bias=module.bias is not None
)
# 复制权重
new_module.load_state_dict(module.state_dict())
# 替换模块
parent_name = name.rsplit('.', 1)[0] if '.' in name else ''
child_name = name.split('.')[-1]
setattr(dict(model.named_modules())[parent_name], child_name, new_module)
return model
5.3 ONNX Runtime部署问题
问题：ONNX模型在特定设备上无法运行
解决方案：
# 指定可用的执行提供程序
def create_session_with_providers(onnx_path, prefer_cuda=True):
providers = []
if prefer_cuda and "CUDAExecutionProvider" in ort.get_available_providers():
providers.append("CUDAExecutionProvider")
providers.append("CPUExecutionProvider")
session_options = ort.SessionOptions()
# 优化推理性能
session_options.graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
return ort.InferenceSession(onnx_path, session_options, providers=providers)
6. 高级主题：自定义量化算子与部署
对于需要保持4位量化状态的高级用户，可以实现自定义ONNX算子：
# 注册自定义量化算子
def register_custom_quantize_ops():
from onnxruntime_extensions import onnx_op, PyCustomOpDef
@onnx_op(op_type="QuantizeNF4", inputs=[PyCustomOpDef.dt_float], outputs=[PyCustomOpDef.dt_uint8, PyCustomOpDef.dt_float])
def quantize_nf4(x):
# 实现NF4量化逻辑
quantized, scale = bnb.functional.quantize_4bit(x, quant_type="nf4")
return quantized.cpu().numpy(), scale.cpu().numpy()
@onnx_op(op_type="DequantizeNF4", inputs=[PyCustomOpDef.dt_uint8, PyCustomOpDef.dt_float], outputs=[PyCustomOpDef.dt_float])
def dequantize_nf4(quantized, scale):
# 实现NF4解量化逻辑
return bnb.functional.dequantize_4bit(quantized, scale).cpu().numpy()
# 使用自定义算子导出模型
class CustomQuantizedLinear(torch.nn.Module):
def __init__(self, in_features, out_features):
super().__init__()
self.in_features = in_features
self.out_features = out_features
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(out_features, in_features))
self.scale = torch.nn.Parameter(torch.randn(out_features))
def forward(self, x):
# 使用自定义量化算子
quantized_weight = torch.ops.bitsandbytes.quantize_nf4(self.weight, self.scale)
return torch.nn.functional.linear(x, quantized_weight)
结论与展望
本文详细介绍了使用bitsandbytes量化PyTorch模型并导出为ONNX格式的完整流程，包括环境配置、模型量化、ONNX导出、优化和部署等关键步骤。通过这种方法，可以显著减小模型体积，提高推理速度，同时保持良好的精度。
未来，随着ONNX标准对低精度量化的支持不断完善，bitsandbytes量化模型的导出流程将更加简化。建议关注ONNX和bitsandbytes的最新版本，以获取更好的量化导出体验。
希望本文对你的模型部署工作有所帮助！如有任何问题或建议，请在评论区留言。别忘了点赞、收藏本文，关注获取更多AI部署相关教程。
下一篇文章预告：《基于TensorRT的bitsandbytes量化模型部署优化》
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
