量化部署
为了降低用户在本地使用XuanYuan的成本，降低显存需求，我们提供量化好的XuanYuan-13B-Chat模型8bit和4bit模型。
8bit模型：
在8bit量化算法上，我们使用目前社区广泛使用的bitsandbytes库。
import torch
from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer
model_name_or_path = "/your/model/path"
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, use_fast=False, legacy=True)
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path,torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")
inputs = tokenizer("问题：李时珍是哪一个朝代的人？回答：", return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64, repetition_penalty=1.1)
outputs = tokenizer.decode(outputs.cpu()[0][len(inputs.input_ids[0]):], skip_special_tokens=True)
print(outputs)
4bit模型：
在4bit量化算法上，我们使用auto-gptq工具。
import torch
from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer
from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM
model_name_or_path = "/your/model/path"
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, use_fast=False, legacy=True)
model = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized(model_name_or_path,torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")
inputs = tokenizer("问题：李时珍是哪一个朝代的人？回答：", return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64, repetition_penalty=1.1)
outputs = tokenizer.decode(outputs.cpu()[0][len(inputs.input_ids[0]):], skip_special_tokens=True)
print(outputs)
在vllm下使用4bit模型：
普通huggingface的推理脚本运行gptq量化的4bit模型，推理的速度很慢，并不实用。而最新版本的vllm已经支持包含gptq在内的多种量化模型的加载，vllm依靠量化的加速算子以及pagedAttention,continue batching以及一些调度机制，可以实现至少10倍的推理吞吐的提升。 您可以安装最新版本的vllm并使用以下脚本使用我们的4bit量化模型：
from vllm import LLM, SamplingParams
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.95,max_tokens=256)
llm = LLM(model="/your/model/path", quantization="gptq", dtype="float16")
prompts = "问题：李时珍是哪一个时代的人？回答："
result = llm.generate(prompts, sampling_params)
result_output = [[output.outputs[0].text,output.outputs[0].token_ids] for output in result]
print('generated_result', result_output[0])
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