LLMC 项目使用教程

LLMC 项目使用教程

llmc This is the official implementation of "LLM-QBench: A Benchmark Towards the Best Practice for Post-training Quantization of Large Language Models", and it is also an efficient LLM compression tool with various advanced compression methods, supporting multiple inference backends. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llmc

1. 项目介绍

LLMC（Large Language Model Compression）是一个用于压缩大型语言模型的多功能压缩工具包。该项目旨在通过先进的压缩算法，在不牺牲模型性能的前提下，提高模型的效率并减少模型大小。LLMC 支持多种压缩算法，包括量化、混合精度量化和稀疏性，并且兼容多种大型语言模型（如 LLaMA、Mistral、InternLM2 等）和后端（如 VLLM、Sglang、LightLLM 等）。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你已经安装了 Python 3.8 或更高版本，并安装了 PyTorch。然后，克隆 LLMC 项目到本地：

git clone https://github.com/ModelTC/llmc.git
cd llmc

2.2 安装依赖

安装项目所需的依赖包：

pip install -r requirements.txt

2.3 快速启动示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 LLMC 对一个预训练模型进行量化：

import torch
from llmc import LLMC

# 加载预训练模型
model = torch.load('path_to_pretrained_model.pth')

# 初始化 LLMC
llmc = LLMC(model)

# 对模型进行量化
quantized_model = llmc.quantize(bits=8)

# 保存量化后的模型
torch.save(quantized_model, 'path_to_save_quantized_model.pth')

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

LLMC 可以应用于多种场景，例如：

• 模型部署：通过量化减少模型大小，加快推理速度，适用于边缘设备或资源受限的环境。
• 模型压缩：在不显著降低模型性能的前提下，减少模型的存储和计算资源需求。

3.2 最佳实践

LLMC 提供了一些最佳实践配置，以确保在不同场景下获得最佳的性能和效率平衡。例如，使用 save_lightllm 模式可以生成 INT4 和 INT8 量化的模型，适用于 VLLM 和 SGLang 等后端。

quantized_model = llmc.quantize(bits=4, mode='save_lightllm')

4. 典型生态项目

LLMC 与其他开源项目和工具集成良好，以下是一些典型的生态项目：

• VLLM：一个高效的推理后端，支持多种量化模型。
• SGLang：一个用于高级语言模型推理的框架，支持 LLMC 量化模型。
• LightLLM：一个轻量级的语言模型推理库，与 LLMC 量化模型兼容。

通过这些生态项目，LLMC 可以进一步扩展其应用场景，提供更丰富的功能和更高的灵活性。

llmc This is the official implementation of "LLM-QBench: A Benchmark Towards the Best Practice for Post-training Quantization of Large Language Models", and it is also an efficient LLM compression tool with various advanced compression methods, supporting multiple inference backends. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llmc