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AWQ

이 노트북 으로 AWQ 양자화를 실습해보세요 !

Activation-aware Weight Quantization (AWQ)은 모델의 모든 가중치를 양자화하지 않고, LLM 성능에 중요한 가중치를 유지합니다. 이로써 4비트 정밀도로 모델을 실행해도 성능 저하 없이 양자화 손실을 크게 줄일 수 있습니다.

AWQ 알고리즘을 사용하여 모델을 양자화할 수 있는 여러 라이브러리가 있습니다. 예를 들어 llm-awq, autoawq , optimum-intel 등이 있습니다. Transformers는 llm-awq, autoawq 라이브러리를 이용해 양자화된 모델을 가져올 수 있도록 지원합니다. 이 가이드에서는 autoawq로 양자화된 모델을 가져오는 방법을 보여드리나, llm-awq로 양자화된 모델의 경우도 유사한 절차를 따릅니다.

autoawq가 설치되어 있는지 확인하세요:

    pip install autoawq

AWQ 양자화된 모델은 해당 모델의 config.json 파일의 `quantization_config` 속성을 통해 식별할 수 있습니다.:

    {
      "_name_or_path": "/workspace/process/huggingfaceh4_zephyr-7b-alpha/source",
      "architectures": [
        "MistralForCausalLM"
      ],
      ...
      ...
      ...
      "quantization_config": {
        "quant_method": "awq",
        "zero_point": true,
        "group_size": 128,
        "bits": 4,
        "version": "gemm"
      }
    }

양자화된 모델은 from_pretrained() 메서드를 사용하여 가져옵니다. 모델을 CPU에 가져왔다면, 먼저 모델을 GPU 장치로 옮겨야 합니다. `device_map` 파라미터를 사용하여 모델을 배치할 위치를 지정하세요:

    from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

    model_id = "TheBloke/zephyr-7B-alpha-AWQ"
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="cuda:0")

AWQ 양자화 모델을 가져오면 자동으로 성능상의 이유로 인해 가중치들의 기본값이 fp16으로 설정됩니다. 가중치를 다른 형식으로 가져오려면, `torch_dtype` 파라미터를 사용하세요:

    from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

    model_id = "TheBloke/zephyr-7B-alpha-AWQ"
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float32)

추론을 더욱 가속화하기 위해 AWQ 양자화와 FlashAttention-2 를 결합 할 수 있습니다:

    from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("TheBloke/zephyr-7B-alpha-AWQ", attn_implementation="flash_attention_2", device_map="cuda:0")

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퓨즈된 모듈

퓨즈된 모듈은 정확도와 성능을 개선합니다. 퓨즈된 모듈은 Llama 아키텍처와 Mistral 아키텍처의 AWQ모듈에 기본적으로 지원됩니다. 그러나 지원되지 않는 아키텍처에 대해서도 AWQ 모듈을 퓨즈할 수 있습니다.

퓨즈된 모듈은 FlashAttention-2와 같은 다른 최적화 기술과 결합할 수 없습니다.

supported architectures
unsupported architectures

지원되는 아키텍처에서 퓨즈된 모듈을 활성화하려면, AwqConfig 를 생성하고 매개변수 `fuse_max_seq_len` 과 `do_fuse=True`를 설정해야 합니다. `fuse_max_seq_len` 매개변수는 전체 시퀀스 길이로, 컨텍스트 길이와 예상 생성 길이를 포함해야 합니다. 안전하게 사용하기 위해 더 큰 값으로 설정할 수 있습니다.

예를 들어, TheBloke/Mistral-7B-OpenOrca-AWQ 모델의 AWQ 모듈을 퓨즈해보겠습니다.

    import torch
    from transformers import AwqConfig, AutoModelForCausalLM

    model_id = "TheBloke/Mistral-7B-OpenOrca-AWQ"

    quantization_config = AwqConfig(
        bits=4,
        fuse_max_seq_len=512,
        do_fuse=True,
    )

    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, quantization_config=quantization_config).to(0)

TheBloke/Mistral-7B-OpenOrca-AWQ 모델은 퓨즈된 모듈이 있는 경우와 없는 경우 모두 `batch_size=1` 로 성능 평가되었습니다.

퓨즈되지 않은 모듈

배치 크기 | 프리필 길이 | 디코드 길이 | 프리필 토큰/초 | 디코드 토큰/초 | 메모리 (VRAM)
--- | --- | --- | --- | --- | ---
1 | 32 | 32 | 60.0984 | 38.4537 | 4.50 GB (5.68%)
1 | 64 | 64 | 1333.67 | 31.6604 | 4.50 GB (5.68%)
1 | 128 | 128 | 2434.06 | 31.6272 | 4.50 GB (5.68%)
1 | 256 | 256 | 3072.26 | 38.1731 | 4.50 GB (5.68%)
1 | 512 | 512 | 3184.74 | 31.6819 | 4.59 GB (5.80%)
1 | 1024 | 1024 | 3148.18 | 36.8031 | 4.81 GB (6.07%)
1 | 2048 | 2048 | 2927.33 | 35.2676 | 5.73 GB (7.23%)

퓨즈된 모듈

배치 크기 | 프리필 길이 | 디코드 길이 | 프리필 토큰/초 | 디코드 토큰/초 | 메모리 (VRAM)
--- | --- | --- | --- | --- | ---
1 | 32 | 32 | 81.4899 | 80.2569 | 4.00 GB (5.05%)
1 | 64 | 64 | 1756.1 | 106.26 | 4.00 GB (5.05%)
1 | 128 | 128 | 2479.32 | 105.631 | 4.00 GB (5.06%)
1 | 256 | 256 | 1813.6 | 85.7485 | 4.01 GB (5.06%)
1 | 512 | 512 | 2848.9 | 97.701 | 4.11 GB (5.19%)
1 | 1024 | 1024 | 3044.35 | 87.7323 | 4.41 GB (5.57%)
1 | 2048 | 2048 | 2715.11 | 89.4709 | 5.57 GB (7.04%)

퓨즈된 모듈 및 퓨즈되지 않은 모듈의 속도와 처리량은 optimum-benchmark라이브러리를 사용하여 테스트 되었습니다.

포워드 피크 메모리 (forward peak memory)/배치 크기
생성 처리량/배치크기

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ExLlama-v2 서포트

최신 버전 `autoawq`는 빠른 프리필과 디코딩을 위해 ExLlama-v2 커널을 지원합니다. 시작하기 위해 먼저 최신 버전 `autoawq` 를 설치하세요 :

    pip install git+https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ.git

매개변수를 `version="exllama"`로 설정해 `AwqConfig()`를 생성하고 모델에 넘겨주세요.

    import torch
    from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, AwqConfig

    quantization_config = AwqConfig(version="exllama")

    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        "TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ",
        quantization_config=quantization_config,
        device_map="auto",
    )

    input_ids = torch.randint(0, 100, (1, 128), dtype=torch.long, device="cuda")
    output = model(input_ids)
    print(output.logits)

    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ")
    input_ids = tokenizer.encode("How to make a cake", return_tensors="pt").to(model.device)
    output = model.generate(input_ids, do_sample=True, max_length=50, pad_token_id=50256)
    print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

이 기능은 AMD GPUs에서 지원됩니다.

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