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量化模型配置信息 quantization-BitsAndBytesConfig

import bitsandbytes as bnb
from transformers import BitsAndBytesConfig
from transformers import GenerationConfig
from peft import (
    prepare_model_for_int8_training,
    LoraConfig,
    get_peft_model,
    get_peft_model_state_dict,
    prepare_model_for_kbit_training
)
from peft import PeftModel
from transformers import AutoTokenizer, AutoConfig, AutoModelForCausalLM, 
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在使用PEFT参数高效微调库时有许多config信息，现在做一个梳理：

• bitsandbytes：bitsandbytes 是一个集成了 Transformers 的量化库。通过此集成，您可以将模型量化为 8 位或 4 位，并通过配置 BitsAndBytesConfig 类来启用许多其他选项。
• BitsAndBytesConfig 用于设置你想要量化的模型的配置信息

import torch
from transformers import BitsAndBytesConfig
config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
)
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• 在配置好 BitsAndBytesConfig后，将此配置传给 from_pretrained 方法，将此配置应用在模型上

from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-v0.1", quantization_config=config)
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• 接下来，调用 prepare_model_for_kbit_training（） 函数来预处理用于训练的量化模型。

from peft import prepare_model_for_kbit_training
model = prepare_model_for_kbit_training(model)
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• 如果想使用Lora来微调模型的话，先做Lora的配置

from peft import LoraConfig
config = LoraConfig(
    r=16,
    lora_alpha=8,
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"],
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)
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• 最后使用Lora的get_peft_model方法，加载集成了Lora的模型

from peft import get_peft_model

model = get_peft_model(model, config)
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参考链接 | Quantize a model
参考链接 | BitsAndBytesConfig