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更新时间：2024-08-17 GMT+08:00
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使用AWQ量化

AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。

本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。

量化方法：per-group

Step1 模型量化

可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。

方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。

https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ

方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。

1、在容器中使用ma-user用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。

bash build.sh
2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化
python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/ --quant-path /home/ma-user/llama-2-7b-awq/ --calib-data /home/ma-user/mit-han-lab/pile-val-backup

参数说明:

  • --model-path：原始模型权重路径。
  • --quan-path：转换后权重保存路径。
  • --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。

    详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。

Step2 权重格式转换

AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，需要进行权重转换。

进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：

执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。如需保留之前权重格式，请在转换前备份。

python convert_awq_to_npu.py --model /home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ

参数说明：

model：模型路径。

Step3 启动AWQ量化服务

参考Step6 启动推理服务，在启动服务时添加如下命令。

 -q awq 或者--quantization awq
父主题： 推理模型量化

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