标签:

• fp8
• vllm 语言:
• 英语
• 德语
• 法语
• 意大利语
• 葡萄牙语
• 印地语
• 西班牙语
• 泰语 任务标签: 文本生成 许可证: llama3.1 基础模型: meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8

模型概述

• 模型架构: Meta-Llama-3.1
  • 输入: 文本
  • 输出: 文本
• 模型优化:
  • 权重量化: FP8
  • 激活量化: FP8
• 预期用途: 适用于多语言的商业和研究用途。与 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 类似，该模型适用于类似助手的聊天场景。
• 非适用范围: 任何违反适用法律或法规（包括贸易合规法律）的使用。使用英语以外的语言。
• 发布日期: 2024年7月23日
• 版本: 1.0
• 许可证: llama3.1
• 模型开发者: Neural Magic

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 的量化版本。 在 OpenLLM 基准测试（版本1）中，该模型平均得分为73.44，而未量化模型的得分为73.79。

模型优化

该模型是通过将 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 的权重和激活量化为 FP8 数据类型获得的，适用于从源代码构建的 vLLM 进行推理。 此优化将每个参数的位数从16减少到8，磁盘大小和GPU内存需求减少了约50%。

仅量化了Transformer块内线性运算符的权重和激活。应用了对称的每张量量化，其中单个线性缩放映射了量化权重和激活的FP8表示。 使用 LLM Compressor 和512个UltraChat序列进行量化。

部署

使用vLLM

该模型可以使用 vLLM 后端高效部署，如下例所示。

from vllm import LLM, SamplingParams
from transformers import AutoTokenizer

model_id = "neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8"

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

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个海盗聊天机器人，总是用海盗语言回答！"},
    {"role": "user", "content": "你是谁？"},
]

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

llm = LLM(model=model_id)

outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

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

vLLM 还支持与 OpenAI 兼容的服务。更多详情请参阅 文档。

创建

该模型是通过应用 LLM Compressor 并使用来自UltraChat的校准样本 创建的，如下代码片段所示。

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-3.1-8B-Instruct"
model_name = model_stub.split("/")[-1]

device_map = calculate_offload_device_map(
    model_stub, reserve_for_hessians=False, num_gpus=1, torch_dtype="auto"
)

model = SparseAutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_stub, torch_dtype="auto", 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,
)

评估

该模型在MMLU、ARC-Challenge、GSM-8K、Hellaswag、Winogrande和TruthfulQA上进行了评估。 评估使用了Neural Magic分叉的 lm-evaluation-harness（分支llama_3.1_instruct）和 vLLM 引擎。 此版本的lm-evaluation-harness包含了ARC-Challenge、GSM-8K、MMLU和MMLU-cot的版本，其提示风格与 Meta-Llama-3.1-Instruct-evals 匹配。

准确率

Open LLM 排行榜评估分数

复现

结果是通过以下命令获得的：

MMLU

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8",dtype=auto,add_bos_token=True,max_model_len=4096,tensor_parallel_size=1 \
  --tasks mmlu \
  --num_fewshot 5 \
  --batch_size auto

MMLU-cot

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8",dtype=auto,add_bos_token=True,max_model_len=4096,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-FP8",dtype=auto,add_bos_token=True,max_model_len=4096,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-FP8",dtype=auto,add_bos_token=True,max_model_len=4096,tensor_parallel_size=1 \
  --tasks gsm8k_cot_llama_3.1_instruct \
  --apply_chat_template \
  --fewshot_as_multiturn \
  --num_fewshot 8 \
  --batch_size auto

Hellaswag

lm_eval \
  --model vllm \
  --model_args pretrained="neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8",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-FP8",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-FP8",dtype=auto,add_bos_token=True,max_model_len=4096,tensor_parallel_size=1 \
  --tasks truthfulqa \
  --num_fewshot 0 \
  --batch_size auto