AntiOutlier
功能说明
构建用于异常值的类，并将模型，异常值抑制config，校准数据等传入。
函数原型
AntiOutlier(model, calib_data, cfg: Config, dag=None, logger=None, norm_class_name = None)
参数说明
参数名 |
输入/返回值 |
含义 |
使用限制 |
|---|---|---|---|
model |
输入 |
用于大模型离群值抑制的模型。 |
必选。 数据类型：PyTorch模型。 |
calib_data |
输入 |
用于离群值抑制的校准数据。 |
必选。 数据类型：object。 默认值为None。 输入模板：[[input1],[input2],[input3]]。 |
cfg |
输入 |
已配置的AntiOutlierConfig类。 |
可选。 数据类型：Config。 |
logger |
输入 |
Logger对象。 |
可选。 数据类型：object。 默认值为None，采用默认配置即可。 |
norm_class_name |
输入 |
用户自定义的norm类名。 |
可选。 数据类型：str。 默认为None，若系统自动识别norm失败，则需要用户手动输入自定义的norm类名，例如norm_class_name = 'LlamaRMSNorm'。 |
调用示例
from msmodelslim.pytorch.llm_ptq.anti_outlier import AntiOutlier, AntiOutlierConfig anti_config = AntiOutlierConfig(anti_method="m2") anti_outlier = AntiOutlier(model, calib_data=dataset_calib, cfg=anti_config) anti_outlier.process() calibrator = Calibrator(model, quant_config, calib_data=dataset_calib, disable_level='L0') calibrator.run(int_infer=False) calibrator.save(qaunt_weight_save_path)
父主题： 大模型量化接口
