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更新时间：2024-11-21 GMT+08:00
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使用AWQ量化

AWQ(W4A16/W8A16)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：W4A16 per-group/per-channel，W8A16 per-channel

步骤一 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。

AutoAWQ量化工具的适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。

1、在容器中使用ma-user用户， vLLM使用transformers版本与awq冲突，需要切换conda环境，运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。

conda create --name awq --clone PyTorch-2.1.0  
conda activate awq
pip uninstall ascend-vllm vllm transformers
cd llm_tools/AutoAWQ
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。 
pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers 4.42以上
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 --group-size 128 --w-bit 4

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。
  • --group-size：量化group size参数，指定-1时为per-channel权重量化，W4A16支持128和-1，W8A16支持-1。
  • --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。
  • --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。

步骤二 权重格式离线转换（可选）

在GPU上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，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下：

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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