Meta Llama 3.1 8B Instruct Quantized.w4a16

🚀 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16 是 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 的量化版本，經過優化，能有效減少磁盤空間和 GPU 內存需求，適用於英文的商業和研究用途，可用於類似助手的聊天場景。

🚀 快速開始

本模型可使用 vLLM 後端進行高效部署，示例代碼如下：

from vllm import LLM, SamplingParams
from transformers import AutoTokenizer

model_id = "neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16"
number_gpus = 1
max_model_len = 8192

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, max_model_len=max_model_len)

outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

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

vLLM 還支持與 OpenAI 兼容的服務，更多詳情請參閱 文檔。

✨ 主要特性

• 模型架構：Meta-Llama-3，輸入和輸出均為文本。
• 模型優化：採用 INT4 權重量化，將每個參數的位數從 16 位減少到 4 位，磁盤大小和 GPU 內存需求約降低 75%。
• 預期用例：適用於英文的商業和研究用途，可用於類似助手的聊天場景。
• 適用範圍外：禁止以任何違反適用法律法規（包括貿易合規法律）的方式使用，不支持英文以外的語言。

📦 安裝指南

本模型可使用 vLLM 後端進行部署，示例代碼如上。此外，還支持在不同平臺上進行部署：

在 Red Hat AI Inference Server 上部署

podman run --rm -it --device nvidia.com/gpu=all -p 8000:8000 \
 --ipc=host \
--env "HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=$HF_TOKEN" \
--env "HF_HUB_OFFLINE=0" -v ~/.cache/vllm:/home/vllm/.cache \
--name=vllm \
registry.access.redhat.com/rhaiis/rh-vllm-cuda \
vllm serve \
--tensor-parallel-size 8 \
--max-model-len 32768  \
--enforce-eager --model RedHatAI/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16

更多詳情請參閱 Red Hat AI Inference Server 文檔。

在 Red Hat Enterprise Linux AI 上部署

# 從 Red Hat Registry 通過 docker 下載模型
# 注意：除非指定 --model-dir，否則模型將下載到 ~/.cache/instructlab/models
ilab model download --repository docker://registry.redhat.io/rhelai1/llama-3-1-8b-instruct-quantized-w4a16:1.5

# 通過 ilab 提供模型服務
ilab model serve --model-path ~/.cache/instructlab/models/llama-3-1-8b-instruct-quantized-w4a16
  
# 與模型進行聊天
ilab model chat --model ~/.cache/instructlab/models/llama-3-1-8b-instruct-quantized-w4a16

更多詳情請參閱 Red Hat Enterprise Linux AI 文檔。

在 Red Hat Openshift AI 上部署

# 設置帶有 ServingRuntime 的 vllm 服務器
# 保存為: vllm-servingruntime.yaml
apiVersion: serving.kserve.io/v1alpha1
kind: ServingRuntime
metadata:
 name: vllm-cuda-runtime # 可選更改: 設置唯一名稱
 annotations:
   openshift.io/display-name: vLLM NVIDIA GPU ServingRuntime for KServe
   opendatahub.io/recommended-accelerators: '["nvidia.com/gpu"]'
 labels:
   opendatahub.io/dashboard: 'true'
spec:
 annotations:
   prometheus.io/port: '8080'
   prometheus.io/path: '/metrics'
 multiModel: false
 supportedModelFormats:
   - autoSelect: true
     name: vLLM
 containers:
   - name: kserve-container
     image: quay.io/modh/vllm:rhoai-2.20-cuda # 如有需要更改。如果是 AMD: quay.io/modh/vllm:rhoai-2.20-rocm
     command:
       - python
       - -m
       - vllm.entrypoints.openai.api_server
     args:
       - "--port=8080"
       - "--model=/mnt/models"
       - "--served-model-name={{.Name}}"
     env:
       - name: HF_HOME
         value: /tmp/hf_home
     ports:
       - containerPort: 8080
         protocol: TCP

# 將模型附加到 vllm 服務器。這是一個 NVIDIA 模板
# 保存為: inferenceservice.yaml
apiVersion: serving.kserve.io/v1beta1
kind: InferenceService
metadata:
  annotations:
    openshift.io/display-name: llama-3-1-8b-instruct-quantized-w4a16 # 可選更改
    serving.kserve.io/deploymentMode: RawDeployment
  name: llama-3-1-8b-instruct-quantized-w4a16          # 指定模型名稱。此值將用於在有效負載中調用模型
  labels:
    opendatahub.io/dashboard: 'true'
spec:
  predictor:
    maxReplicas: 1
    minReplicas: 1
    model:
      modelFormat:
        name: vLLM
      name: ''
      resources:
        limits:
          cpu: '2'			# 這是特定於模型的
          memory: 8Gi		# 這是特定於模型的
          nvidia.com/gpu: '1'	# 這是特定於加速器的
        requests:			# 此塊同理
          cpu: '1'
          memory: 4Gi
          nvidia.com/gpu: '1'
      runtime: vllm-cuda-runtime	# 必須與上面的 ServingRuntime 名稱匹配
      storageUri: oci://registry.redhat.io/rhelai1/modelcar-llama-3-1-8b-instruct-quantized-w4a16:1.5
    tolerations:
    - effect: NoSchedule
      key: nvidia.com/gpu
      operator: Exists

# 首先確保位於要部署模型的項目中
# oc project <project-name>

# 應用兩個資源以運行模型

# 應用 ServingRuntime
oc apply -f vllm-servingruntime.yaml

# 應用 InferenceService
oc apply -f qwen-inferenceservice.yaml

# 替換下面的 <inference-service-name> 和 <cluster-ingress-domain>:
# - 如果不確定，請運行 `oc get inferenceservice` 查找您的 URL。

# 使用 curl 調用服務器:
curl https://<inference-service-name>-predictor-default.<domain>/v1/chat/completions
        -H "Content-Type: application/json" \
        -d '{
    "model": "llama-3-1-8b-instruct-quantized-w4a16",
    "stream": true,
    "stream_options": {
        "include_usage": true
    },
    "max_tokens": 1,
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "How can a bee fly when its wings are so small?"
        }
    ]
}'

更多詳情請參閱 Red Hat Openshift AI 文檔。

💻 使用示例

基礎用法

from vllm import LLM, SamplingParams
from transformers import AutoTokenizer

model_id = "neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16"
number_gpus = 1
max_model_len = 8192

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, max_model_len=max_model_len)

outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

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

📚 詳細文檔

模型概述

模型創建

本模型通過應用 AutoGPTQ 庫創建，代碼示例如下：

from transformers import AutoTokenizer
from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM, BaseQuantizeConfig
from datasets import load_dataset

model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct"

num_samples = 756
max_seq_len = 4064

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

def preprocess_fn(example):
  return {"text": tokenizer.apply_chat_template(example["messages"], add_generation_prompt=False, tokenize=False)}

ds = load_dataset("neuralmagic/LLM_compression_calibration", split="train")
ds = ds.shuffle().select(range(num_samples))
ds = ds.map(preprocess_fn)

examples = [tokenizer(example["text"], padding=False, max_length=max_seq_len, truncation=True) for example in ds]
    
quantize_config = BaseQuantizeConfig(
  bits=4,
  group_size=128,
  desc_act=True,
  model_file_base_name="model",
  damp_percent=0.1,
)

model = AutoGPTQForCausalLM.from_pretrained(
  model_id,
  quantize_config,
  device_map="auto",
)

model.quantize(examples)
model.save_pretrained("Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16")

模型評估

本模型在 Arena-Hard、OpenLLM v1、OpenLLM v2、HumanEval 和 HumanEval+ 等知名基準測試中進行了評估，所有情況下，模型輸出均使用 vLLM 引擎生成。

準確率

結果復現

以下是復現評估結果的命令：

MMLU

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16",dtype=auto,max_model_len=3850,max_gen_toks=10,tensor_parallel_size=1 \
  --tasks mmlu_llama_3.1_instruct \
  --fewshot_as_multiturn \
  --apply_chat_template \
  --num_fewshot 5 \
  --batch_size auto

MMLU-CoT

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16",dtype=auto,max_model_len=4064,max_gen_toks=1024,tensor_parallel_size=1 \
  --tasks mmlu_cot_0shot_llama_3.1_instruct \
  --apply_chat_template \
  --num_fewshot 0 \
  --batch_size auto

ARC-Challenge

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16",dtype=auto,max_model_len=3940,max_gen_toks=100,tensor_parallel_size=1 \
  --tasks arc_challenge_llama_3.1_instruct \
  --apply_chat_template \
  --num_fewshot 0 \
  --batch_size auto

GSM-8K

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16",dtype=auto,max_model_len=4096,max_gen_toks=1024,tensor_parallel_size=1 \
  --tasks gsm8k_cot_llama_3.1_instruct \
  --fewshot_as_multiturn \
  --apply_chat_template \
  --num_fewshot 8 \
  --batch_size auto

Hellaswag

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16",dtype=auto,add_bos_token=True,max_model_len=4096,tensor_parallel_size=1 \
  --tasks hellaswag \
  --num_fewshot 10 \
  --batch_size auto

Winogrande

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16",dtype=auto,add_bos_token=True,max_model_len=4096,tensor_parallel_size=1 \
  --tasks winogrande \
  --num_fewshot 5 \
  --batch_size auto

TruthfulQA

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16",dtype=auto,add_bos_token=True,max_model_len=4096,tensor_parallel_size=1 \
  --tasks truthfulqa \
  --num_fewshot 0 \
  --batch_size auto

OpenLLM v2

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16",dtype=auto,max_model_len=4096,tensor_parallel_size=1,enable_chunked_prefill=True \
  --apply_chat_template \
  --fewshot_as_multiturn \
  --tasks leaderboard \
  --batch_size auto

MMLU 葡萄牙語

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16",dtype=auto,max_model_len=3850,max_gen_toks=10,tensor_parallel_size=1 \
  --tasks mmlu_pt_llama_3.1_instruct \
  --fewshot_as_multiturn \
  --apply_chat_template \
  --num_fewshot 5 \
  --batch_size auto

MMLU 西班牙語

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16",dtype=auto,max_model_len=3850,max_gen_toks=10,tensor_parallel_size=1 \
  --tasks mmlu_es_llama_3.1_instruct \
  --fewshot_as_multiturn \
  --apply_chat_template \
  --num_fewshot 5 \
  --batch_size auto

MMLU 意大利語

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16",dtype=auto,max_model_len=3850,max_gen_toks=10,tensor_parallel_size=1 \
  --tasks mmlu_it_llama_3.1_instruct \
  --fewshot_as_multiturn \
  --apply_chat_template \
  --num_fewshot 5 \
  --batch_size auto

MMLU 德語

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16",dtype=auto,max_model_len=3850,max_gen_toks=10,tensor_parallel_size=1 \
  --tasks mmlu_de_llama_3.1_instruct \
  --fewshot_as_multiturn \
  --apply_chat_template \
  --num_fewshot 5 \
  --batch_size auto

MMLU 法語

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16",dtype=auto,max_model_len=3850,max_gen_toks=10,tensor_parallel_size=1 \
  --tasks mmlu_fr_llama_3.1_instruct \
  --fewshot_as_multiturn \
  --apply_chat_template \
  --num_fewshot 5 \
  --batch_size auto

MMLU 印地語

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16",dtype=auto,max_model_len=3850,max_gen_toks=10,tensor_parallel_size=1 \
  --tasks mmlu_hi_llama_3.1_instruct \
  --fewshot_as_multiturn \
  --apply_chat_template \
  --num_fewshot 5 \
  --batch_size auto

MMLU 泰語

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16",dtype=auto,max_model_len=3850,max_gen_toks=10,tensor_parallel_size=1 \
  --tasks mmlu_th_llama_3.1_instruct \
  --fewshot_as_multiturn \
  --apply_chat_template \
  --num_fewshot 5 \
  --batch_size auto

🔧 技術細節

模型優化細節

本模型通過將 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 的權重量化為 INT4 數據類型獲得。僅對 Transformer 塊內線性算子的權重進行量化，採用對稱的每組量化，即每組 128 個參數進行線性縮放，以映射量化權重的 INT4 和浮點表示。使用 AutoGPTQ 進行量化，阻尼因子為 10%，並從 Neural Magic 的 LLM 壓縮校準數據集 中選取 768 個序列。

模型創建細節

使用 AutoGPTQ 庫創建模型，代碼如下：

from transformers import AutoTokenizer
from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM, BaseQuantizeConfig
from datasets import load_dataset

model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct"

num_samples = 756
max_seq_len = 4064

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

def preprocess_fn(example):
  return {"text": tokenizer.apply_chat_template(example["messages"], add_generation_prompt=False, tokenize=False)}

ds = load_dataset("neuralmagic/LLM_compression_calibration", split="train")
ds = ds.shuffle().select(range(num_samples))
ds = ds.map(preprocess_fn)

examples = [tokenizer(example["text"], padding=False, max_length=max_seq_len, truncation=True) for example in ds]
    
quantize_config = BaseQuantizeConfig(
  bits=4,
  group_size=128,
  desc_act=True,
  model_file_base_name="model",
  damp_percent=0.1,
)

model = AutoGPTQForCausalLM.from_pretrained(
  model_id,
  quantize_config,
  device_map="auto",
)

model.quantize(examples)
model.save_pretrained("Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16")

📄 許可證

本模型使用 Llama3.1 許可證。