INT8 W8A8

vLLM支持将权重和激活量化为INT8，以节省内存并加速推理。这种量化方法特别适用于在保持良好性能的同时减小模型大小。

注意

INT8计算支持在计算能力大于7.5的NVIDIA GPU上运行（包括Turing、Ampere、Ada Lovelace、Hopper和Blackwell架构）。

前提条件¶

要在vLLM中使用INT8量化，您需要安装llm-compressor库：

pip install llmcompressor

此外，安装 vllm 和 lm-evaluation-harness 用于评估：

pip install vllm lm-eval==0.4.4

量化处理过程¶

量化过程主要包含四个步骤：

加载模型
准备校准数据
应用量化技术
在vLLM中评估准确性

1. 加载模型¶

使用标准的transformers AutoModel类加载您的模型和分词器：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

MODEL_ID = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_ID, device_map="auto", torch_dtype="auto",
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_ID)

2. 准备校准数据¶

当将激活量化为INT8时，您需要样本数据来估算激活比例。最好使用与部署数据高度匹配的校准数据。对于通用的指令调优模型，您可以使用类似ultrachat的数据集：

from datasets import load_dataset

NUM_CALIBRATION_SAMPLES = 512
MAX_SEQUENCE_LENGTH = 2048

# Load and preprocess the dataset
ds = load_dataset("HuggingFaceH4/ultrachat_200k", split="train_sft")
ds = ds.shuffle(seed=42).select(range(NUM_CALIBRATION_SAMPLES))

def preprocess(example):
    return {"text": tokenizer.apply_chat_template(example["messages"], tokenize=False)}
ds = ds.map(preprocess)

def tokenize(sample):
    return tokenizer(sample["text"], padding=False, max_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH, truncation=True, add_special_tokens=False)
ds = ds.map(tokenize, remove_columns=ds.column_names)

3. 应用量化¶

现在，应用量化算法：

from llmcompressor.transformers import oneshot
from llmcompressor.modifiers.quantization import GPTQModifier
from llmcompressor.modifiers.smoothquant import SmoothQuantModifier

# Configure the quantization algorithms
recipe = [
    SmoothQuantModifier(smoothing_strength=0.8),
    GPTQModifier(targets="Linear", scheme="W8A8", ignore=["lm_head"]),
]

# Apply quantization
oneshot(
    model=model,
    dataset=ds,
    recipe=recipe,
    max_seq_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH,
    num_calibration_samples=NUM_CALIBRATION_SAMPLES,
)

# Save the compressed model: Meta-Llama-3-8B-Instruct-W8A8-Dynamic-Per-Token
SAVE_DIR = MODEL_ID.split("/")[1] + "-W8A8-Dynamic-Per-Token"
model.save_pretrained(SAVE_DIR, save_compressed=True)
tokenizer.save_pretrained(SAVE_DIR)

该过程会创建一个W8A8模型，其权重和激活值均被量化为8位整数。

4. 评估准确性¶

量化后，你可以在vLLM中加载并运行模型：

from vllm import LLM
model = LLM("./Meta-Llama-3-8B-Instruct-W8A8-Dynamic-Per-Token")

要评估准确性，你可以使用 lm_eval：

$ lm_eval --model vllm \
  --model_args pretrained="./Meta-Llama-3-8B-Instruct-W8A8-Dynamic-Per-Token",add_bos_token=true \
  --tasks gsm8k \
  --num_fewshot 5 \
  --limit 250 \
  --batch_size 'auto'

注意

量化模型可能对bos标记的存在较为敏感。在进行评估时，请确保包含add_bos_token=True参数。

最佳实践¶

初始使用512个样本作为校准数据（如果精度下降则增加样本量）
初始序列长度建议设为2048
使用模型训练时采用的聊天模板或指令模板
如果您对模型进行了微调，建议使用部分训练数据进行校准

故障排除与支持¶

如果您遇到任何问题或有功能需求，请在vllm-project/llm-compressor GitHub仓库提交issue。