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https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V.git
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Python
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Python
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the script will use bitandbytes to quantize the MiniCPM-Llama3-V-2_5 model.
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the be quantized model can be finetuned by MiniCPM-Llama3-V-2_5 or not.
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you only need to set the model_path 、save_path and run bash code
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cd MiniCPM-V
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python quantize/bnb_quantize.py
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you will get the quantized model in save_path、quantized_model test time and gpu usage
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import torch
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from transformers import AutoModel, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
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from PIL import Image
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import time
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import torch
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import GPUtil
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import os
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model_path = '/root/ld/ld_model_pretrain/MiniCPM-Llama3-V-2_5' # 模型下载地址
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device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
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save_path = '/root/ld/ld_model_pretrain/MiniCPM-Llama3-V-2_5_int4' # 量化模型保存地址
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image_path = './assets/airplane.jpeg'
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# 创建一个配置对象来指定量化参数
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quantization_config = BitsAndBytesConfig(
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load_in_4bit= True, # 是否进行4bit量化
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load_in_8bit=False, # 是否进行8bit量化
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bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16, # 计算精度设置
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bnb_4bit_quant_storage=torch.uint8, # 量化权重的储存格式
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bnb_4bit_quant_type="nf4", # 量化格式，这里用的是正太分布的int4
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bnb_4bit_use_double_quant= True, # 是否采用双量化，即对zeropoint和scaling参数进行量化
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llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=False, # 是否llm使用int8，cpu上保存的参数使用fp32
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llm_int8_has_fp16_weight=False, # 是否启用混合精度
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llm_int8_skip_modules=[ "out_proj", "kv_proj", "lm_head" ], # 不进行量化的模块
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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
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)
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
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model = AutoModel.from_pretrained(
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model_path,
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device_map="cuda:0", # 分配模型到GPU0
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quantization_config=quantization_config,
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trust_remote_code=True
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)
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gpu_usage = GPUtil.getGPUs()[0].memoryUsed
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start=time.time()
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response = model.chat(
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image=Image.open(image_path).convert("RGB"),
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msgs=[
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{
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"role": "user",
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"content": "这张图片中有什么?"
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}
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],
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tokenizer=tokenizer
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) # 模型推理
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print('量化后输出',response)
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print('量化后用时',time.time()-start)
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print(f"量化后显存占用: {round(gpu_usage/1024,2)}GB")
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expected output:
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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。
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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。
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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。
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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。
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量化后用时 8.583992719650269
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量化后显存占用: 6.41GB
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"""
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# 保存模型和分词器
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os.makedirs(save_path, exist_ok=True)
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model.save_pretrained(save_path, safe_serialization=True)
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tokenizer.save_pretrained(save_path) |