🤗 Transformers 中原生支持的量化方案概述

🤗 Transformers 中原生支持的量化方案概述
本文旨在对 transformers 支持的各种量化方案及其优缺点作一个清晰的概述,以助于读者进行方案选择。

目前,量化模型有两个主要的用途:

  • 在较小的设备上进行大模型推理
  • 对量化模型进行适配器微调

到目前为止,transformers 已经集成并 原生 支持了 bitsandbytes 和 auto-gptq 这两个量化库。请注意,🤗 optimum 还支持更多的量化方案,但本文不会涉及这一块内容。

要详细了解每种方案的更多信息,可查看下文列出的相关资源,或者阅读相应的 transformers 文档。

另请注意,下文内容仅适用于 PyTorch 模型, Tensorflow 和 Flax/JAX 模型不在讨论范围之内。

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bitsandbytes 与 auto-gptq 之比较

本节我们将讨论 bitsandbytes 和 gptq 量化各自的优缺点。请注意,这些比较主要基于社区的反馈,它们具有一定的时效性,会随着时间的推移而变化,比如说其中一些功能缺失已被纳入相应库的路线图中了。

bitsandbytes 有什么好处?

简单: bitsandbytes 依旧是量化任何模型的最简单方法,因为它不需要量化校准数据及校准过程 (即零样本量化)。任何模型只要含有 torch.nn.Linear 模块,就可以对其进行开箱即用的量化。每当在 transformers 中添加新架构时,只要其可以用 accelerate 库的 device_map="auto" 加载,用户就可以直接受益于开箱即用的 bitsandbytes 量化,同时该方法对性能的影响也是最小的。量化是在模型加载时执行的,无需运行任何后处理或准备步骤。

跨模态互操作性: 由于量化模型的唯一条件是包含 torch.nn.Linear 层,因此量化对于任何模态都可以实现开箱即用。用户可以开箱即用地加载诸如 Whisper、ViT、Blip2 之类的 8 比特或 4 比特模型。

合并适配器 (adapter) 时性能下降为 0: (如果你对此不熟悉,请参阅 此文 以获得有关适配器和 PEFT 的更多信息)。如果你在量化基础模型之上训练适配器,则可以将适配器合并在基础模型之上进行部署,而不会降低推理性能。你甚至还可以在反量化模型之上 合并 适配器!GPTQ 不支持此功能。

autoGPTQ 有什么好处?

文本生成速度快: 对 文本生成 任务而言,GPTQ 量化模型的速度比 bitsandbytes 量化模型的速度更快,下文我们会详细比较。

n 比特支持: GPTQ 算法可以将模型量化至 2 比特!但这可能会导致严重的质量下降。我们建议使用 4 比特,这个值对 GPTQ 而言是个很好的折衷。

易于序列化: GPTQ 模型支持任意比特的序列化。只要安装了所需的软件包,就支持开箱即用地从 TheBloke 空间 中加载后缀为 -GPTQ 的模型。 bitsandbytes 支持 8 比特序列化,但尚不支持 4 比特序列化。

AMD 支持: 开箱即用支持 AMD GPU!

bitsandbytes 还有哪些潜在的改进空间?

文本生成速度比 GPTQ 慢: 使用 generate 接口时,bitsandbytes 4 比特模型比 GPTQ 慢。

4 比特权重不可序列化: 目前,4 比特模型无法序列化。社区用户经常提出这样的请求,我们相信 bitsandbytes 维护者应该很快就能解决这个问题,因为这已经在其路线图中了!

autoGPTQ 还有哪些潜在的改进空间?

校准数据集: 对校准数据集的需求可能会让一些用户难以用上 GPTQ。此外,模型量化可能需要几个小时 (例如,根据 该论文第 2 节,175B 的模型需要 4 个 GPU 时)。

目前仅可用于语言模型: 截至目前,用 autoGPTQ 对模型进行量化的 API 仅支持语言模型。使用 GPTQ 算法量化非文本 (或多模态) 模型应该是可行的,但原始论文或 auto-gptq 代码库中尚未对此有详细说明。如果社区对这方面很有兴趣,将来可能会考虑这一点。

深入研究速度基准

我们决定在不同硬件上使用 bitsandbytes 和 auto-gptq 在推理和适配器微调这两大场景上进行一系列广泛的基准测试。推理基准测试应该让用户了解不同推理方法之间可能存在的速度差异,而适配器微调基准测试应该让用户在需要决定选择 bitsandbytes 还是 GPTQ 基础模型进行适配器微调时有一个清晰的判断。

基本设置如下:

  • bitsandbytes: 使用 bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16 进行 4 比特量化。确保使用 bitsandbytes>=0.41.1 ,以用上 4 比特加速核函数。
  • auto-gptq: 确保 auto-gptq>=0.4.0 以用上 exllama 加速核函数进行 4 比特量化。

推理速度 (仅前向)

该基准测试仅测量预填充 (prefill) 步骤,该步骤对应于训练期间的前向传递。测试基于单张英伟达 A100-SXM4-80GB GPU,提示长度为 512,模型为 meta-llama/Llama-2-13b-hf 。

batch size = 1 时:

量化方法 act_order 比特数 group_size 加速核 加载时间 (秒) 每词元延迟 (毫秒) 吞吐 (词元/秒) 峰值显存 (MB)
fp16 None None None None 26.0 36.958 27.058 29152.98
gptq False 4 128 exllama 36.2 33.711 29.663 10484.34
bitsandbytes None 4 None None 37.64 52.00 19.23 11018.36

batch size = 16 时:

量化方法 act_order 比特数 group_size 加速核 加载时间 (秒) 每词元延迟 (毫秒) 吞吐 (词元/秒) 峰值显存 (MB)
fp16 None None None None 26.0 69.94 228.76 53986.51
gptq False 4 128 exllama 36.2 95.41 167.68 34777.04
bitsandbytes None 4 None None 37.64 113.98 140.38 35532.37

我们可以看到,bitsandbyes 和 GPTQ 的预填充速度相当,batch size 比较大时 GPTQ 稍快一些。欲了解有关该基准测试的更多详细信息,请参阅此 链接。

生成速度

下面测试推理过程中模型的生成速度,你可以在 此处 找到基准测试脚本,用于重现我们的结果。

use_cache

我们先测试 use_cache 参数的影响,以更好地了解在生成过程中键值缓存对速度的影响。

该基准测试在 A100 上运行,提示长度为 30,生成词元数也为 30,模型为 meta-llama/Llama-2-7b-hf 。

use_cache=True 时:

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use_cache=False 时:

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通过这两个基准测试,可以得出结论,使用注意力缓存时,生成速度会更快,该结论符合预期。此外,一般来说,GPTQ 比 bitsandbytes 更快。例如, batch_size=4 且 use_cache=True 时,GPTQ 速度快了一倍!因此,我们下一个基准测试中会直接使用 use_cache=True 。请注意, use_cache=True 会消耗更多显存。

硬件

下面,我们看看量化模型在不同的硬件上的表现。我们使用的提示长度为 30,生成 30 个词元,使用的模型是 meta-llama/Llama-2-7b-hf 。

单张 A100:

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单张 T4:

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单张 Titan RTX:

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从上面的基准测试中,我们可以得出结论,对于这三款 GPU,GPTQ 都比 bitsandbytes 更快。

生成长度

在下面的基准测试中,我们将尝试不同的生成长度,看看它们对量化模型速度的影响。实验基于 A100,我们使用的提示长度为 30,并改变生成词元的长度。使用的模型是 meta-llama/Llama-2-7b-hf 。

生成 30 个词元:

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生成 512 个词元:

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从以上基准测试中,我们可以得出结论,无论生成长度如何,GPTQ 都比 bitsandbytes 更快。

适配器微调 (前向 + 后向)

对量化模型进行全模型微调是不可能的。但是,你可以利用参数高效微调 (PEFT) 来微调量化模型,在其之上训练新的适配器。我们使用一种名为“低秩适配器 (LoRA)”的微调方法: 无需微调整个模型,仅需微调这些适配器并将它们正确加载到模型中。我们来对比一下微调速度吧!

该基准测试基于英伟达 A100 GPU,我们使用 Hub 中的 meta-llama/Llama-2-7b-hf 模型。请注意,对于 GPTQ 模型,我们必须禁用 exllama 加速核,因为它不支持微调。

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从结果中,我们可以得出结论,bitsandbytes 的微调速度比 GPTQ 更快。

性能退化

量化对于减少内存消耗非常有用。然而,它也会带来性能退化。我们使用 Open-LLM 排行榜 来比较性能!

对于 7B 模型:

模型 均值 ARC Hellaswag MMLU TruthfulQA
meta-llama/llama-2-7b-hf 54.32 53.07 78.59 46.87 38.76
meta-llama/llama-2-7b-hf-bnb-4bit 53.4 53.07 77.74 43.8 38.98
TheBloke/Llama-2-7B-GPTQ 53.23 52.05 77.59 43.99 39.32

对于 13B 模型:

模型 均值 ARC Hellaswag MMLU TruthfulQA
meta-llama/llama-2-13b-hf 58.66 59.39 82.13 55.74 37.38
TheBloke/Llama-2-13B-GPTQ (revision = 'gptq-4bit-128g-actorder_True') 58.03 59.13 81.48 54.45 37.07
TheBloke/Llama-2-13B-GPTQ 57.56 57.25 81.66 54.81 36.56
meta-llama/llama-2-13b-hf-bnb-4bit 56.9 58.11 80.97 54.34 34.17

从上面的结果中,我们可以得出结论,模型越大,退化越少。更有意思的是,所有的退化都很小!

总结与最后的话

通过本文,我们比较了多种设置下的 bitsandbytes 和 GPTQ 量化。我们发现,bitsandbytes 更适合微调,而 GPTQ 更适合生成。根据这一观察,获得最佳合并模型的一种方法是:

  • (1) 使用 bitsandbytes 量化基础模型 (零样本量化)
  • (2) 添加并微调适配器
  • (3) 将训练后的适配器合并到基础模型或 反量化模型 之中!
  • (4) 使用 GPTQ 量化合并后的模型并将其用于部署

我们希望这个概述让每个人都能更轻松地将 LLM 应用至各自的应用场景中,我们期待看到大家用它构建自己的有趣应用!

致谢

我们要感谢 Ilyas、Clémentine 和 Felix 在基准测试上的帮助。

我们还要感谢 Pedro Cuenca 对本文撰写的帮助。


英文原文: https://hf.co/blog/overview-quantization-transformers

原文作者: Younes Belkada,Marc Sun,Ilyas Moutawwakil,Clémentine Fourrier,Félix Marty

译者: Matrix Yao (姚伟峰),英特尔深度学习工程师,工作方向为 transformer-family 模型在各模态数据上的应用及大规模模型的训练推理

审校/排版: zhongdongy (阿东)

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