AI开发平台MODELARTS-使用SmoothQuant量化

时间：2024-12-17 18:06:54

AI开发平台MODELARTS

使用SmoothQuant量化

SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。

本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。

SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。

代码目录如下:

AutoSmoothQuant  #量化工具
         ├── ascend_autosmoothquant_adapter  # 昇腾量化使用的算子模块
         ├── autosmoothquant                 # 量化代码
         ├── build.sh                        # 安装量化模块的脚本
          ...

具体操作如下：

参考Step1 环境准备创建pod准备量化环境。

执行如下命令进入容器，并进入AutoSmoothQuant目录下

kubectl exec -it {pod_name} bash
cd /home/ma-user/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_tools/AutoSmoothQuant/autosmoothquant/examples

配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。
```
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVI CES =0,1
```
通过命令npu-smi info查询NPU卡为容器中的第几张卡。例如下图查询出两张卡，如果希望使用第一和第二张卡，则“export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1”，注意编号不是填4、5。
图1 查询结果
执行权重转换。
```
cd autosmoothquant/examples/
python smoothquant_model.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/ --quantize-model --generate-scale --dataset-path /data/nfs/user/val.jsonl --scale-output scales/llama2-7b.pt --model-output quantized_model/llama2-7b --per-token --per-channel
```
参数说明:
- --model-path：原始模型权重路径。
- --quantize-model：体现此参数表示会生成量化模型权重。不需要生成量化模型权重时，不体现此参数
- --generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。
- --dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val.jsonl.zst。
- --scale-output：量化系数保存路径。
- --scale-input：量化系数输入路径，如果之前已生成过量化系数，则可指定该参数，跳过生成scale的过程。
- --model-output：量化模型权重保存路径。
- --smooth-strength：平滑系数，推荐先指定为0.5，后续可以根据推理效果进行调整。
- --per-token：激活值量化方法，如果指定则为per-token粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。
- --per-channel：权重量化方法，如果指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。
启动smoothQuant量化服务。
参考部署推理服务，使用量化后权重部署AWQ量化服务。

注：Step3 创建服务启动脚本启动脚本中，服务启动命令需添加如下命令。
```
-q smoothquant 或者 --quantization smoothquant
--dtype=float16
```