【亲测免费】 LLM-Pruner 教程

LLM-Pruner 教程

【免费下载链接】LLM-Pruner [NeurIPS 2023] LLM-Pruner: On the Structural Pruning of Large Language Models. Support LLaMA, Llama-2, BLOOM, Vicuna, Baichuan, etc. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLM-Pruner

1. 项目介绍

LLM-Pruner 是一个用于大型语言模型（LLMs）结构化剪枝的工具。该项目由Xinyin Ma、Gongfan Fang和Xinchao Wang开发，旨在解决大型语言模型由于尺寸庞大而带来的部署、推理和训练阶段的挑战。通过任务无关的压缩方式，LLM-Pruner能够在保持多任务处理能力的同时，有效减小模型的大小。支持的模型包括Llama-3、Llama-3.1、LLaMA、BLOOM等。

2. 项目快速启动

首先，确保你的系统上安装了Python和Git。接下来，克隆LLM-Pruner仓库并安装依赖：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/horseee/LLM-Pruner.git

# 进入项目目录
cd LLM-Pruner

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

为了开始对特定模型进行剪枝，例如Llama-3，你可以遵循以下步骤：

from llima.prune import prune_model

# 加载预训练模型
model = load_pretrained_model("path/to/pretrained/model")

# 设置剪枝参数（比如剪枝比例）
pruning_params = {"ratio": 0.5}

# 执行剪枝
pruned_model = prune_model(model, **pruning_params)

# 后训练以恢复性能
post_trained_model = post_train(pruned_model, dataset="your_dataset")

请注意，你需要替换load_pretrained_model中的路径以及提供适当的后训练数据集。

3. 应用案例和最佳实践

• 资源有限的环境：在设备内存或计算资源有限的情况下，使用LLM-Pruner可以将大型模型压缩到适合部署的大小。
• 多任务应用：如果你的LLM执行多种任务，LLM-Pruner的任务无关压缩方法可以帮助保留模型的多任务解决能力。
• 持续更新：定期检查项目更新，以获取新添加的支持模型和优化方法。

4. 典型生态项目

• lm-evaluation-harness: 一个评估不同语言模型的基准测试工具，可用于验证剪枝后模型的性能。
• LLaMA: Facebook Research发布的大型语言模型集合。
• Vicuna: FastChat项目的一个高效实现，用于对话生成。
• PeFT: Hugging Face提供的泛化微调库，适用于跨域适应。
• Alpaca-Lora: 提供低秩近似方法来优化大型模型的存储和计算效率。

要了解更多详细信息和示例，查阅项目官方文档和GitHub上的README文件。同时，加入项目开发者创建的Discord或WeChat群组，与社区互动获取即时帮助和支持。

【免费下载链接】LLM-Pruner [NeurIPS 2023] LLM-Pruner: On the Structural Pruning of Large Language Models. Support LLaMA, Llama-2, BLOOM, Vicuna, Baichuan, etc. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLM-Pruner