bitsandbytes

bitsandbytes

高效量化和低精度训练工具库，减少模型训练和推理的计算资源消耗

安装

可以通过 pip 安装 BitsAndBytes：

pip install bitsandbytes

示例代码

以下是使用 BitsAndBytes 进行 8 位量化和混合精度训练的基本示例：

8 位量化示例

import torch
from bitsandbytes.optim import Adam8bit

# 定义一个简单的模型
model = torch.nn.Linear(10, 2)

# 将模型移动到 GPU 上
model.cuda()

# 使用 8 位量化的 Adam 优化器
optimizer = Adam8bit(model.parameters(), lr=0.001)

# 生成一些随机输入数据
inputs = torch.randn(16, 10).cuda()
targets = torch.randint(0, 2, (16,)).cuda()

# 定义损失函数
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# 前向传播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)

# 反向传播和优化
loss.backward()
optimizer.step()

混合精度训练示例

python
Copy code
import torch
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
from bitsandbytes.optim import AdamW

# 定义一个简单的模型
model = torch.nn.Linear(10, 2)

# 将模型移动到 GPU 上
model.cuda()

# 使用 AdamW 优化器
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=0.001)

# 混合精度训练的梯度缩放器
scaler = GradScaler()

# 生成一些随机输入数据
inputs = torch.randn(16, 10).cuda()
targets = torch.randint(0, 2, (16,)).cuda()

# 定义损失函数
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# 前向传播和反向传播
with autocast():
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)

# 缩放损失
scaler.scale(loss).backward()

# 优化器步骤
scaler.step(optimizer)
scaler.update()

应用场景

1. 大规模模型训练： 通过量化和低精度训练减少内存和计算需求，加速大规模模型的训练过程。
2. 推理优化： 在推理阶段使用 8 位量化来减少模型大小，提高推理效率，特别适用于边缘设备和资源受限的环境。
3. 节省计算资源： 在现有计算资源不变的情况下，通过更高效的计算实现更大规模的模型训练，节省硬件成本。

• GitHub 仓库: BitsAndBytes