From 4fb4c5048632efd7d11ef8e66f8d6cdbf1acf9c8 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: root <403644786@qq.com>
Date: Fri, 12 Jul 2024 15:58:21 +0800
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E4=B8=8D=E5=B0=91=E7=94=A8=E6=88=B7=E9=9C=80?=
 =?UTF-8?q?=E8=A6=81=E8=87=AA=E8=A1=8C=E9=87=8F=E5=8C=96=E6=A8=A1=E5=9E=8B?=
 =?UTF-8?q?=EF=BC=8C=E8=BF=99=E9=87=8C=E6=8F=90=E4=BE=9B=E4=BA=86bnb?=
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MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 quantize/bnb_quantize.py | 79 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 79 insertions(+)
 create mode 100644 quantize/bnb_quantize.py

diff --git a/quantize/bnb_quantize.py b/quantize/bnb_quantize.py
new file mode 100644
index 0000000..4f0d20c
--- /dev/null
+++ b/quantize/bnb_quantize.py
@@ -0,0 +1,79 @@
+"""
+the script will use bitandbytes to quantize the MiniCPM-Llama3-V-2_5 model.
+the be quantized model can be finetuned by MiniCPM-Llama3-V-2_5 or not.
+you only need to set the model_path 、save_path and run bash code 
+
+cd MiniCPM-V
+python quantize/bnb_quantize.py
+
+you will get the quantized model in save_path、quantized_model test time and gpu usage
+"""
+
+
+import torch
+from transformers import AutoModel, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
+from PIL import Image
+import time
+import torch
+import GPUtil
+import os
+
+model_path = '/root/ld/ld_model_pretrain/MiniCPM-Llama3-V-2_5' # 模型下载地址
+device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
+save_path = '/root/ld/ld_model_pretrain/MiniCPM-Llama3-V-2_5_int4' # 量化模型保存地址
+image_path = './assets/airplane.jpeg'
+
+# 创建一个配置对象来指定量化参数
+quantization_config = BitsAndBytesConfig(
+    load_in_4bit= True, # 是否进行4bit量化
+    load_in_8bit=False, # 是否进行8bit量化
+    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16, # 计算精度设置
+    bnb_4bit_quant_storage=torch.uint8, # 量化权重的储存格式
+    bnb_4bit_quant_type="nf4", # 量化格式，这里用的是正太分布的int4
+    bnb_4bit_use_double_quant= True, # 是否采用双量化，即对zeropoint和scaling参数进行量化
+    llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=False, # 是否llm使用int8，cpu上保存的参数使用fp32
+    llm_int8_has_fp16_weight=False, # 是否启用混合精度
+    llm_int8_skip_modules=[ "out_proj", "kv_proj", "lm_head" ], # 不进行量化的模块
+    llm_int8_threshold= 6.0 # llm.int8()算法中的离群值，根据这个值区分是否进行量化
+)
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
+model = AutoModel.from_pretrained(
+    model_path,
+    device_map="cuda:0",  # 分配模型到GPU0
+    quantization_config=quantization_config,
+    trust_remote_code=True
+)
+gpu_usage = GPUtil.getGPUs()[0].memoryUsed 
+        
+start=time.time()
+response = model.chat(
+    image=Image.open(image_path).convert("RGB"),
+    msgs=[
+        {
+            "role": "user",
+            "content": "这张图片中有什么?"
+        }
+    ],
+    tokenizer=tokenizer
+) # 模型推理
+print('量化后输出',response)
+print('量化后用时',time.time()-start)
+print(f"量化后显存占用: {round(gpu_usage/1024,2)}GB")
+
+"""
+expected output:
+
+    量化后输出 这张图片中包含了飞机的特定部件，包括机翼、发动机和尾翼。这些部件是大型商用飞机的关键组成部分。
+    机翼支撑着飞行时的升力，而发动机提供推力使飞机前进。尾翼通常用于稳定飞行，并在航空公司品牌中起到作用。
+    飞机的设计和颜色表明它属于中国航空公司，很可能是一架客机，因为其庞大的尺寸和双引擎配置。
+    飞机上没有任何标记或标志表明具体的型号或注册编号，这些信息可能需要额外的背景信息或更清晰的视角才能辨别。
+    量化后用时 8.583992719650269
+    量化后显存占用: 6.41GB
+"""
+
+
+# 保存模型和分词器
+os.makedirs(save_path, exist_ok=True)
+model.save_pretrained(save_path, safe_serialization=True)
+tokenizer.save_pretrained(save_path)
\ No newline at end of file