Meta Llama 3.1 70B FP8

🚀 Meta-Llama-3.1-70B-FP8

Meta-Llama-3.1-70B-FP8 是 Meta-Llama-3.1-70B 的量化版本，支持多語言的商業和研究用途。該模型通過將權重和激活量化為 FP8 數據類型，有效減少了磁盤大小和 GPU 內存需求。

🚀 快速開始

此部分文檔未提供快速開始的具體內容，若有相關需求，可參考後續模型使用和評估的相關代碼示例。

✨ 主要特性

• 多語言支持：支持英語（en）、德語（de）、法語（fr）、意大利語（it）、葡萄牙語（pt）、印地語（hi）、西班牙語（es）、泰語（th）等多種語言。
• 量化優化：將 Meta-Llama-3.1-70B 的權重和激活量化為 FP8 數據類型，減少了約 50% 的磁盤大小和 GPU 內存需求。
• 性能表現：在 OpenLLM 基準測試（版本 1）中，平均得分達到 79.70，未量化模型的得分為 79.84。

📦 安裝指南

文檔未提及具體安裝步驟，若使用該模型，可參考以下代碼示例中涉及的依賴庫安裝，如 vllm、transformers、datasets 等。

💻 使用示例

基礎用法

# 此代碼展示瞭如何使用 vLLM 進行推理
from vllm import LLM, SamplingParams
from transformers import AutoTokenizer

model_id = "neuralmagic/Meta-Llama-3.1-70B-FP8"
number_gpus = 2

sampling_params = SamplingParams(temperature=0.6, top_p=0.9, max_tokens=256)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a pirate chatbot who always responds in pirate speak!"},
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]

prompts = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=False)

llm = LLM(model=model_id, tensor_parallel_size=number_gpus)

outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

generated_text = outputs[0].outputs[0].text
print(generated_text)

高級用法

# 此代碼展示瞭如何創建 Meta-Llama-3.1-70B-FP8 模型
import torch
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer

from llmcompressor.transformers import SparseAutoModelForCausalLM, oneshot
from llmcompressor.transformers.compression.helpers import (
    calculate_offload_device_map,
    custom_offload_device_map,
)

recipe = """
quant_stage:
    quant_modifiers:
        QuantizationModifier:
            ignore: ["lm_head"]
            config_groups:
                group_0:
                    weights:
                        num_bits: 8
                        type: float
                        strategy: tensor
                        dynamic: false
                        symmetric: true
                    input_activations:
                        num_bits: 8
                        type: float
                        strategy: tensor
                        dynamic: false
                        symmetric: true
                    targets: ["Linear"]
"""

model_stub = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B"
model_name = model_stub.split("/")[-1]

device_map = calculate_offload_device_map(
    model_stub, reserve_for_hessians=False, num_gpus=2, torch_dtype=torch.float16
)

model = SparseAutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_stub, torch_dtype=torch.float16, device_map=device_map
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_stub)

output_dir = f"./{model_name}-FP8"

DATASET_ID = "HuggingFaceH4/ultrachat_200k"
DATASET_SPLIT = "train_sft"
NUM_CALIBRATION_SAMPLES = 512
MAX_SEQUENCE_LENGTH = 4096

ds = load_dataset(DATASET_ID, split=DATASET_SPLIT)
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)

oneshot(
    model=model,
    output_dir=output_dir,
    dataset=ds,
    recipe=recipe,
    max_seq_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH,
    num_calibration_samples=NUM_CALIBRATION_SAMPLES,
    save_compressed=True,
)

📚 詳細文檔

模型概述

模型優化

該模型通過將 Meta-Llama-3.1-70B 的權重和激活量化為 FP8 數據類型獲得，可使用從源代碼構建的 vLLM 進行推理。此優化將每個參數的位數從 16 位減少到 8 位，大約減少了 50% 的磁盤大小和 GPU 內存需求。僅對變壓器塊內線性算子的權重和激活進行量化，採用對稱的每張量量化，其中單個線性縮放映射量化權重和激活的 FP8 表示。使用 LLM Compressor 對 512 個 UltraChat 序列進行量化。

評估

準確性

復現結果

可使用以下命令復現評估結果：

MMLU

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-70B-FP8",dtype=auto,add_bos_token=True,max_model_len=4096,tensor_parallel_size=2 \
  --tasks mmlu \
  --num_fewshot 5 \
  --batch_size auto

ARC-Challenge

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-70B-FP8",dtype=auto,add_bos_token=True,max_model_len=4096,tensor_parallel_size=2 \
  --tasks arc_challenge_llama_3.1_instruct \
  --num_fewshot 25 \
  --batch_size auto

GSM-8K

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-70B-FP8",dtype=auto,add_bos_token=True,max_model_len=4096,tensor_parallel_size=2 \
  --tasks gsm8k \
  --num_fewshot 5 \
  --batch_size auto

Hellaswag

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-70B-FP8",dtype=auto,add_bos_token=True,max_model_len=4096,tensor_parallel_size=2 \
  --tasks hellaswag \
  --num_fewshot 10 \
  --batch_size auto

Winogrande

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-70B-FP8",dtype=auto,add_bos_token=True,max_model_len=4096,tensor_parallel_size=2 \
  --tasks winogrande \
  --num_fewshot 5 \
  --batch_size auto

TruthfulQA

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-70B-FP8",dtype=auto,add_bos_token=True,max_model_len=4096,tensor_parallel_size=2 \
  --tasks truthfulqa_mc \
  --num_fewshot 0 \
  --batch_size auto

🔧 技術細節

此部分文檔未提供詳細的技術實現細節，若有相關需求，可參考代碼示例和相關庫的文檔。

📄 許可證

本模型使用 llama3.1 許可證。