Gemma 3 27b It FP8 Dynamic

🚀 gemma-3-27b-it-FP8-Dynamic

这是 google/gemma-3-27b-it 的量化版本，该模型采用 FP8 数据类型对权重进行量化，适用于视觉 - 文本输入并输出文本，可借助 vLLM 高效部署进行推理。

🚀 快速开始

本模型可使用 vLLM 后端进行高效部署。以下是使用示例：

from vllm import LLM, SamplingParams
from vllm.assets.image import ImageAsset
from transformers import AutoProcessor

# Define model name once
model_name = "RedHatAI/gemma-3-27b-it-FP8-dynamic"

# Load image and processor
image = ImageAsset("cherry_blossom").pil_image.convert("RGB")
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

# Build multimodal prompt
chat = [
    {"role": "user", "content": [{"type": "image"}, {"type": "text", "text": "What is the content of this image?"}]},
    {"role": "assistant", "content": []}
]
prompt = processor.apply_chat_template(chat, add_generation_prompt=True)

# Initialize model
llm = LLM(model=model_name, trust_remote_code=True)

# Run inference
inputs = {"prompt": prompt, "multi_modal_data": {"image": [image]}}
outputs = llm.generate(inputs, SamplingParams(temperature=0.2, max_tokens=64))

# Display result
print("RESPONSE:", outputs[0].outputs[0].text)

vLLM 还支持与 OpenAI 兼容的服务。更多详细信息请参阅 文档。

✨ 主要特性

模型概述

• 模型架构：gemma - 3 - 27b - it
  • 输入：视觉 - 文本
  • 输出：文本
• 模型优化：
  • 权重量化：FP8
  • 激活量化：FP8
• 发布日期：2025 年 2 月 24 日
• 版本：1.0
• 模型开发者：Neural Magic

模型优化

该模型是通过将 google/gemma-3-27b-it 的权重量化为 FP8 数据类型得到的，可用于 vLLM >= 0.5.2 的推理。

📦 安装指南

文档未提及安装相关步骤，故跳过此章节。

💻 使用示例

基础用法

from vllm import LLM, SamplingParams
from vllm.assets.image import ImageAsset
from transformers import AutoProcessor

# Define model name once
model_name = "RedHatAI/gemma-3-27b-it-FP8-dynamic"

# Load image and processor
image = ImageAsset("cherry_blossom").pil_image.convert("RGB")
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

# Build multimodal prompt
chat = [
    {"role": "user", "content": [{"type": "image"}, {"type": "text", "text": "What is the content of this image?"}]},
    {"role": "assistant", "content": []}
]
prompt = processor.apply_chat_template(chat, add_generation_prompt=True)

# Initialize model
llm = LLM(model=model_name, trust_remote_code=True)

# Run inference
inputs = {"prompt": prompt, "multi_modal_data": {"image": [image]}}
outputs = llm.generate(inputs, SamplingParams(temperature=0.2, max_tokens=64))

# Display result
print("RESPONSE:", outputs[0].outputs[0].text)

高级用法

文档未提及高级用法相关代码，故跳过此部分。

📚 详细文档

模型创建

此模型使用 llm - compressor 创建，以下是作为多模态公告博客一部分运行的代码片段：

import requests
import torch
from PIL import Image
from transformers import AutoProcessor, Gemma3ForConditionalGeneration
from llmcompressor.transformers import oneshot
from llmcompressor.modifiers.quantization import QuantizationModifier

# Load model.
model_id = google/gemma-3-27b-it
model = Gemma3ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id, device_map="auto", torch_dtype="auto"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)

# Recipe
recipe = [
    QuantizationModifier(
        targets="Linear",
        scheme="FP8_DYNAMIC",
        sequential_targets=["Gemma3DecoderLayer"],
        ignore=["re:.*lm_head", "re:vision_tower.*", "re:multi_modal_projector.*"],
    ),
]

SAVE_DIR=f"{model_id.split('/')[1]}-FP8-Dynamic"

# Perform oneshot
oneshot(
    model=model,
    recipe=recipe,
    trust_remote_code_model=True,
    output_dir=SAVE_DIR
)

模型评估

该模型使用 lm_evaluation_harness 进行 OpenLLM v1 文本基准测试。评估使用以下命令进行：

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="<model_name>",dtype=auto,add_bos_token=True,max_model_len=4096,tensor_parallel_size=<n>,gpu_memory_utilization=0.8,enable_chunked_prefill=True,trust_remote_code=True,enforce_eager=True \
  --tasks openllm \
  --batch_size auto

准确率

🔧 技术细节

文档未提及具体技术细节内容，故跳过此章节。

📄 许可证

本模型采用 Apache 2.0 许可证。