Mosaicml Mpt 7b Storywriter Bnb 4bit Smashed

🚀 Pruna AI：让AI模型更廉价、更小、更快、更环保！

Pruna AI致力于解决AI模型成本高、体积大、速度慢和能耗高的问题，通过先进的压缩技术，使AI模型在保持性能的同时，实现成本降低、体积缩小、速度提升和能耗减少。

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📊 结果展示

常见问题解答

• 压缩是如何工作的？ 模型使用llm - int8进行压缩。
• 模型质量会发生怎样的变化？ 与基础模型相比，模型输出的质量可能会有所不同。
• 如何评估模型效率？ 这些结果是在NVIDIA A100 - PCIE - 40GB上获得的，配置在model/smash_config.json中描述，并且是在硬件预热后获得的。压缩后的模型直接与原始基础模型进行比较。效率结果在其他设置（如其他硬件、图像大小、批量大小等）中可能会有所不同。我们建议在实际用例条件下直接运行，以确定压缩后的模型是否对你有益。
• 模型格式是什么？ 我们使用safetensors。
• 使用了什么校准数据？ 如果压缩方法需要，我们使用WikiText作为校准数据。
• Pruna Huggingface模型的命名约定是什么？ 如果压缩后的模型在推理速度、推理内存或推理能耗方面低于原始基础模型的90%，我们会在原始模型名称后面加上"turbo"、"tiny"或"green"。
• 如何压缩我自己的模型？ 点击此处 请求高级访问权限，以使用更多压缩方法并获得针对你特定用例的技术支持。
• 什么是“首次”指标？ 提及“首次”的结果是在模型首次运行后获得的。由于cuda开销，首次运行可能比后续运行占用更多内存或更慢。
• 什么是“同步”和“异步”指标？ “同步”指标是在同步所有GPU进程并在所有进程执行完毕后停止测量得到的。“异步”指标是在不同步所有GPU进程并在模型输出可供CPU使用时停止测量得到的。我们同时提供这两种指标，因为根据不同的用例，这两种指标都可能相关。我们建议在你的用例中直接测试效率提升情况。

📦 安装指南

你可以按照以下步骤运行压缩后的模型：

步骤0：检查依赖

确保已安装原始仓库mosaicml/mpt - 7b - storywriter的依赖项，尤其要检查Python、CUDA和transformers的版本。

步骤1：安装量化相关包

pip install transformers accelerate bitsandbytes>0.37.0

步骤2：加载并运行模型

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("PrunaAI/mosaicml-mpt-7b-storywriter-bnb-4bit-smashed",
                                             trust_remote_code=True, device_map='auto')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mosaicml/mpt-7b-storywriter")

input_ids = tokenizer("What is the color of prunes?,", return_tensors='pt').to(model.device)["input_ids"]

outputs = model.generate(input_ids, max_new_tokens=216)
tokenizer.decode(outputs[0])

⚙️ 配置信息

配置信息位于smash_config.json中。

📄 许可证

压缩后模型的许可证遵循原始模型的许可证。在使用此模型之前，请检查原始模型mosaicml/mpt - 7b - storywriter的许可证。pruna - engine的许可证可在此处（Pypi）查看。

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