Transformers documentation
SpQR
Начало работы
Базовые классы
Модели
Предобработчики
Вывод
API конвейера
Generate API
Оптимизация
Чат с моделями
Развёртывание
Обучение
Начало работы
Настройка
Производительность
Распределённое обучение
Аппаратное обеспечение
Квантование
ОбзорПонятия квантованияВыберите метод OptimumДобавить метод квантования
Частые задачи
Квантование при загрузке
Загрузка предварительно квантованных контрольных точек
Интеграции с экосистемой
Ресурсы
API
You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like
regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.2).
SpQR
Алгоритм квантования SpQR использует структуру 3-битного квантования с двухуровневой группировкой, разбитой на блоки 16x16, с учетом разреженных выбросов.

Чтобы квантовать модель с помощью SpQR, обратитесь к репозиторию Vahe1994/SpQR.
Загрузите модель, квантованную с помощью SpQR, с помощью from_pretrained().
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
quantized_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"elvircrn/Llama-2-7b-SPQR-3Bit-16x16-red_pajama-hf",
dtype=torch.half,
device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("elvircrn/Llama-2-7b-SPQR-3Bit-16x16-red_pajama-hf")