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
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")