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昇腾小AI

Calibrator

功能说明

量化参数配置类,通过Calibrator类封装量化算法。

函数原型

Calibrator(model, cfg: quantconfig, calib_data=None, disable_level='L0', all_tensors=None)

参数说明

参数名

输入/返回值

含义

使用限制

model

输入

模型。

必选。

数据类型:PyTorch模型 。

cfg

输入

已配置的QuantConfig类。

必选。

数据类型:QuantConfig。

calib_data

输入

LLM大模型量化校准的数据,输入真实数据用于Label-Free量化。

可选。

数据类型:object。

默认值为None,为Data-Free场景,Label-Free场景必须输入。

输入模板:[[input1],[input2],[input3]]。

disable_level

输入

自动回退等级,在模型精度损失大可以适当提升等级,但回退层数不可以大于模型总层数。

可选。

数据类型:object。

配置示例如下:

  • 'L0':默认值,不执行回退。
  • 'L1':回退1层。
  • 'L2':回退2层。
  • 'L3':回退3层。
  • 'L4':回退4层。
  • 'L5':回退5层。

以此类推。

all_tensors

输入

用于逐层量化校准的{name:tensor}。

可选。

数据类型:dict。

默认值为None,采用默认配置即可。

调用示例

from msmodelslim.pytorch.llm_ptq.llm_ptq_tools import Calibrator, QuantConfig
quant_config = QuantConfig(dev_type='cpu', pr=0.5, mm_tensor=Flase)
model = AutoModel.from_pretrained('THUDM/chatglm2-6b', torch_dtype=torch.float32, trust_remote_code=True).cpu()   #根据模型实际路径配置
calibrator = Calibrator(model, quant_config, calib_data=dataset_calib, disable_level='L0')
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