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yujiepan/awq-model-zoo

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Hugging Face2024-01-25 更新2024-03-04 收录
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https://hf-mirror.com/datasets/yujiepan/awq-model-zoo
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官方服务:
资源简介:
--- tags: - awq - llm - quantization --- # yujiepan/awq-model-zoo Here are some pre-computed awq information (scales & clips) used in [llm-awq](https://github.com/mit-han-lab/llm-awq). ## Scripts - Install the forked `llm-awq` at [https://github.com/yujiepan-work/llm-awq/tree/a41a08e79d8eb3d6335485b3625410af22a74426](https://github.com/yujiepan-work/llm-awq/tree/a41a08e79d8eb3d6335485b3625410af22a74426). Note: works with transformers==4.35.2 - Generating awq-info.pt: ```bash python do_awq.py --model_id mistralai/Mistral-7B-v0.1 --w_bit 8 --q_group_size 128 --dump_awq ./awq-info.pt ``` - Load a quantized model: You can use the offical repo to get a fake/real quantized model. Alternatively, you can load a fake-quantized model: ```python from do_awq import FakeAWQModel FakeAWQModel.from_pretrained('mistralai/Mistral-7B-v0.1', awq_meta_path='./awq-info.pt', output_folder='./tmp/') ``` Note: the code is not in good shape. ## Related links - <https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/awq-model-zoo>
提供机构:
yujiepan
原始信息汇总

yujiepan/awq-model-zoo

数据集描述

该数据集包含一些预计算的awq信息(scales & clips),用于llm-awq项目。

使用方法

  1. 安装forked的llm-awq

  2. 生成awq-info.pt: bash python do_awq.py --model_id mistralai/Mistral-7B-v0.1 --w_bit 8 --q_group_size 128 --dump_awq ./awq-info.pt

  3. 加载量化模型

    • 使用官方仓库获取假/真实量化模型。
    • 或者加载假量化模型: python from do_awq import FakeAWQModel FakeAWQModel.from_pretrained(mistralai/Mistral-7B-v0.1, awq_meta_path=./awq-info.pt, output_folder=./tmp/)

注意事项

  • 代码状态:代码质量不佳。
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作