JVM参数

-Xms128m -Xmx512m -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256M

-Xms128m
表示JVM Heap(堆内存)最小尺寸128MB,初始分配
-Xmx512m
表示JVM Heap(堆内存)最大允许的尺寸256MB,按需分配。

说明:如果-Xmx不指定或者指定偏小,应用可能会导致java.lang.OutOfMemory错误,此错误来自JVM不是Throwable的,无法用try...catch捕捉。

PermSize和MaxPermSize指明虚拟机为java永久生成对象(Permanate generation)如,class对象、方法对象这些可反射(reflective)对象分配内存限制,这些内存不包括在Heap(堆内存)区之中。

-XX:PermSize=64MB 最小尺寸,初始分配
-XX:MaxPermSize=256MB 最大允许分配尺寸,按需分配
过小会导致:java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space

MaxPermSize缺省值和-server -client选项相关。
-server选项下默认MaxPermSize为64m
-client选项下默认MaxPermSize为32m
### 使用 AutoGPTQ 库量化 Transformer 模型 为了使用 `AutoGPTQ` 对 Transformer 模型进行量化,可以遵循如下方法: 安装所需的依赖包是必要的操作。通过 pip 安装 `auto-gptq` 可以获取最新版本的库。 ```bash pip install auto-gptq ``` 加载预训练模型并应用 GPTQ (General-Purpose Tensor Quantization) 技术来减少模型大小加速推理过程是一个常见的流程。下面展示了如何利用 `AutoGPTQForCausalLM` 类来进行这一工作[^1]。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM model_name_or_path = "facebook/opt-350m" quantized_model_dir = "./quantized_model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # 加载已经量化的模型或者创建一个新的量化器对象用于量化未压缩过的模型 gptq_model = AutoGPTQForCausalLM.from_pretrained(quantized_model_dir, model=model, tokenizer=tokenizer) ``` 对于那些希望进一步优化其部署环境中的模型性能的人来说,`AutoGPTQ` 提供了多种配置选项来自定义量化参数,比如位宽(bit-width),这有助于平衡精度损失与运行效率之间的关系。 #### 注意事项 当处理特定硬件平台上的部署时,建议查阅官方文档以获得最佳实践指导支持信息。此外,在实际应用场景之前应该充分测试经过量化的模型以确保满足预期的质量标准。
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