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《自定义CUDA函数的轻量级包装器bitsandbytes篇》电子书下载 - AI智研社
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2025年07月24日
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详情介绍

资源编号

19101

最后更新

2025-07-24
摘要 :

《自定义CUDA函数的轻量级包装器bitsandbytes篇》电子书下载: 这篇文章介绍了bitsandbytes,这是一个用于自定义CUDA函数的轻量级包装器,特别适用于8比特优化器、矩阵……

哈喽!伙伴们,我是小智,你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天,我们将一起深入AI的奇妙世界,探索“《自定义CUDA函数的轻量级包装器bitsandbytes篇》电子书下载”,并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知,只需唤醒你的潜能!”跟着小智的步伐,我们终将学有所成,学以致用,并发现自身的更多可能性。话不多说,现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

《自定义CUDA函数的轻量级包装器bitsandbytes篇》电子书下载

《自定义CUDA函数的轻量级包装器bitsandbytes篇》电子书下载:

这篇文章介绍了bitsandbytes,这是一个用于自定义CUDA函数的轻量级包装器,特别适用于8比特优化器、矩阵乘法和量化函数。以下是文章的主要内容:

一、什么是bitsandbytes?
​​定义​​: bitsandbytes是一个自定义CUDA函数的轻量级包装器,主要用于8比特优化器、矩阵乘法和量化函数。
​​主要特征​​:
• 具有混合精度分解的8比特矩阵乘法
• LLM.int8()推理
• 8比特优化器: Adam、AdamW、RMSProp、LARS、LAMB、Lion(节省75%内存)
• 稳定的嵌入层: 通过更好的初始化和标准化提高稳定性
• 8比特量化: 分位数、线性和动态量化
• 快速的分位数估计: 比其他算法快100倍

二、如何才能使用bitsandbytes?
• ​​使用条件​​: 量化模型的唯一条件是包含torch.nn.Linear层,因此量化对于任何模态都可以实现开箱即用。
• ​​应用范围​​: 用户可以开箱即用地加载诸如Whisper、ViT、Blip2之类的8比特或4比特(FP4/NF4)模型。

三、如何使用bitsandbytes?
​​示例代码​​:
• 使用NF4量化加载4比特模型的示例:

import torch
from transformers import BitsAndBytesConfig

quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16)

• 使用FP4量化加载4比特模型的示例(代码不完整,但可以推测类似):

import torch
from transformers import BitsAndBytesConfig

quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16)

致谢
文章没有具体的致谢部分,但可以推测作者对提供相关信息和资源的社区或团队表示感谢。
这篇文章详细介绍了bitsandbytes的功能、使用条件以及具体的使用示例,帮助读者了解如何利用bitsandbytes进行模型量化和优化。

嘿,伙伴们,今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《自定义CUDA函数的轻量级包装器bitsandbytes篇》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴,希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记,精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦!如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识,请关注我们的官网“AI智研社”,保证让你收获满满呦!

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