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