大模型量化

大模型量化工具将高位浮点数转为低位的定点数，例如16bit降低到8bit，直接减少模型权重的体积，生成量化参数和权重文件。在无需训练成本的前提下，完成大模型的训练后压缩并最大程度保障其精度。

目前支持对包括但不限于表1中的大模型进行量化。

表1 大模型量化已验证模型列表
模型名称	框架
ChatGLM_V2-6B	PyTorch
LLaMA-13B	PyTorch

前提条件

仅支持在以下昇腾AI处理器中使用。
- Atlas 推理系列产品。
- Atlas 训练系列产品。
- Atlas A2训练系列产品。
已参考环境准备，完成CANN开发环境的部署、Python环境变量配置。

量化前须执行命令安装依赖。

如下命令如果使用非root用户安装，需要在安装命令后加上--user，例如：pip3 install onnx --user。

pip3 install numpy==1.25.2
pip3 install transformers       #需大于等于4.29.1版本，LLaMA模型需指定安装4.29.1版本
pip3 install torch==2.0.0       #安装CPU版本的PyTorch 2.0.0
pip3 install accelerate==0.21.0
pip3 install tqdm==4.66.1

功能实现流程

图1 量化接口调用流程
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关键步骤说明如下：

用户准备原始模型和校准数据。
使用离群值抑制功能对LLM模型进行离群值抑制。非LLaMA可跳过此步骤，直接执行步骤3。
1. 使用AntiOutlierConfig生成离群值抑制配置。
2. 调用AntiOutlier接口，将模型、校准数据等传入，生成抑制器。
3. 调用抑制器的process()方法对原始模型进行离群值抑制。
使用QuantConfig生成量化配置。
根据原始模型、量化配置和校准数据，调用Calibrator接口构建量化校准对象。
调用生成的量化校准对象的run()方法对原始模型进行量化。
调用生成的量化校准对象的save()接口保存量化后的模型，包括模型量化权重和模型相关参数，用于后续量化模型的部署任务。

更多实例请参考“${INSTALL_DIR}/tools/modelslim/pytorch/llm_ptq/README.md”获取，${INSTALL_DIR}请替换为CANN软件安装后文件存储路径。例如，若安装的Ascend-cann-toolkit软件包，则安装后文件存储路径为：$HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest。

量化步骤（以ChatGLM2-6B为例）

用户自行准备模型、权重文件和校准数据，本样例以ChatGLM2-6B为例，点击获取链接自行下载权重文件，并上传至服务器文件夹内，如上传至“chatglm2”文件夹，目录示例如下：

├── config.json
├── configuration chatglm.py
├── modeling_chatglm.py
├── pytorch_model-00001-of-00007.bin
├── pytorch_model-00002-of-00007.bin
├── pytorch_model-00003-of-00007.bin
├── pytorch_model-00004-of-00007.bin
├── pytorch_model-00005-of-00007.bin
├── pytorch_model-00006-of-00007.bin
├── pytorch_model-00007-of-00007.bin
├── pytorch_model.bin.index.json
├── quantization.py
├── README.md
├── tokenization_chatglm.py
├── tokenizer.model
├── tokenizer_config.json

需注意，大模型量化工具建议在大模型下游任务评估流程打通的前提下使用，请自行调试源码后进行如下量化配置。

ChatGLM_V2-6B模型进行量化前请执行如下命令安装所需依赖，若运行量化工具过程中提示缺失某个依赖，请根据提示安装。
```
pip3 install protobuf==4.24.1
pip3 install sentencepiece==0.1.99
pip3 install sympy==1.11.1
```

新建模型的量化脚本quant.py，编辑quant.py文件，导入如下样例代码，并根据实际情况进行修改。

# 导入相关依赖
import torch
import torch.utils.data
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# for local path
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path='./chatglm2',
                                          trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path='./chatglm2',
                                  torch_dtype=torch.float32, trust_remote_code=True).cpu()

# 准备校准数据，请根据实际情况修改
calib_list = ["中国的首都在哪里？",
              "请做一首诗歌：",
              "我想要学习python，该怎么学习？",
              "请帮我写一篇关于大模型推理优化的任职报告：",
              "中国最值得去的几个景点"]
#获取校准数据函数定义
def get_calib_dataset(tokenizer, calib_list):
    calib_dataset = []
    for calib_data in calib_list:
        inputs = tokenizer([calib_data], return_tensors='pt').to('cpu')
        print(inputs)
        calib_dataset.append([inputs.data['input_ids'], inputs.data['position_ids'], inputs.data['attention_mask']])
    return calib_dataset

dataset_calib = get_calib_dataset(tokenizer, calib_list)  #校准数据获取

# 量化配置
from modelslim.pytorch.llm_ptq.llm_ptq_tools import Calibrator, QuantConfig    # 导入量化配置接口
# 使用QuantConfig接口，配置量化参数，并返回量化配置实例
quant_config = QuantConfig(w_bit=8, disable_names=['transformer.encoder.layers.0.self_attention.query_key_value','transformer.encoder.layers.0.self_attention.dense', 'transformer.encoder.layers.0.mlp.dense_h_to_4h', 'transformer.output_layer'], dev_type='cpu', act_method=3, pr=0.5, mm_tensor=False, w_hessian=False)
#使用Calibrator接口，输入加载的原模型、量化配置和校准数据，定义校准
calibrator = Calibrator(model, quant_config, calib_data=dataset_calib, disable_level='L1')
calibrator.run()     #使用run()执行量化
calibrator.save('./quant_weight')      #使用save()保存模型量化参数，请根据实际情况修改路径
print('Save quant weight success!')

需注意，因为在存储量化参数过程中存在反序列化风险，所以已通过在存储过程中，将保存的量化结果文件夹权限设置为750，量化结果文件权限设置为400来消减风险。

启动模型量化任务，并在指定的输出目录获取模型量化参数，用于后续的推理部署任务。
```
python3 quant.py
```
量化任务完成后，可能会存在模型精度下降的情况，可以参考精度保持策略进行配置优化减少精度损耗。

精度保持策略

为了进一步降低量化精度损失，可以通过配置QuantConfig接口中的“pr”和Calibrator接口中的“disable_level”参数来保持精度，配置建议如下：

pr：量化正则百分比，目前的模型最优值0.5，建议使用0.5，可以适当降低该参数进行精度调优。
disable_level：自动回退等级，从L0——L5可选，L0代表不回退，L1至L5对应的等级逐渐增大，在模型精度损失较大时可以适当提升回退等级。

同时，因为量化存在随机性，若精度损失较大，用户可以尝试多次运行量化脚本，导出较优的量化参数。

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