GPTQ 开源项目教程

GPTQ 开源项目教程

【免费下载链接】gptq Code for the ICLR 2023 paper "GPTQ: Accurate Post-training Quantization of Generative Pretrained Transformers". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/gptq

1. 项目的目录结构及介绍

GPTQ 项目的目录结构如下：

gptq/
├── README.md
├── setup.py
├── gptq/
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│   ├── trainer.py
│   ├── utils.py
│   └── config/
│       ├── default_config.yaml
│       └── custom_config.yaml
└── tests/
    ├── __init__.py
    ├── test_model.py
    └── test_trainer.py

目录结构介绍

• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本信息和使用指南。
• setup.py: 项目的安装脚本。
• gptq/: 项目的主要代码目录。
  • __init__.py: 初始化文件，使 gptq 成为一个 Python 包。
  • model.py: 包含模型的定义和实现。
  • trainer.py: 包含训练模型的代码。
  • utils.py: 包含一些辅助函数和工具。
  • config/: 配置文件目录。
    • default_config.yaml: 默认配置文件。
    • custom_config.yaml: 自定义配置文件。
• tests/: 测试代码目录。
  • __init__.py: 初始化文件，使 tests 成为一个 Python 包。
  • test_model.py: 模型测试代码。
  • test_trainer.py: 训练器测试代码。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 gptq/trainer.py。该文件包含了训练模型的主要逻辑。

启动文件介绍

• trainer.py: 该文件定义了训练过程，包括数据加载、模型初始化、训练循环、评估和保存模型等步骤。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 gptq/config/ 目录下，主要包括 default_config.yaml 和 custom_config.yaml。

配置文件介绍

• default_config.yaml: 默认配置文件，包含了模型的默认参数设置，如学习率、批大小、训练轮数等。
• custom_config.yaml: 自定义配置文件，用户可以根据需要修改配置参数，以适应不同的训练需求。

通过修改配置文件，用户可以灵活地调整模型的训练参数，从而优化模型的性能。

【免费下载链接】gptq Code for the ICLR 2023 paper "GPTQ: Accurate Post-training Quantization of Generative Pretrained Transformers". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/gptq