如何在低显存GPU上高效运行大型NLP Transformers模型

# 安装transformers和accelerate库
!pip install -q transformers accelerate

# 安装AutoAWQ库。请注意，这里的版本可能需要根据您的CUDA环境进行调整。
# 对于Colab，有时需要指定一个与当前CUDA版本兼容的旧版本。
# 示例：针对CUDA 11.8环境
!pip install -q -U https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ/releases/download/v0.1.6/autoawq-0.1.6+cu118-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
# 如果您遇到安装问题，请查阅AutoAWQ的官方文档或GitHub仓库以获取最新兼容版本。

import torch
from awq import AutoAWQForCausalLM
from transformers import AutoTokenizer

# 指定量化模型的名称
model_name = 'TheBloke/neural-chat-7B-v3-1-AWQ'

# 使用AutoAWQ的from_quantized方法加载模型
# 这将加载一个已经过AWQ量化的模型，显著减少显存占用
model = AutoAWQForCausalLM.from_quantized(model_name)

# 加载对应的分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

print(f"模型 '{model_name}' 已成功加载。")

def generate_response(system_input, user_input):
    """
    根据系统和用户输入生成模型响应。
    """
    # 格式化输入提示，遵循模型预期的模板
    prompt = f"### System:\n{system_input}\n### User:\n{user_input}\n### Assistant:\n"

    # 将提示词编码为张量，并确保其被移动到GPU设备上
    # .cuda() 方法将张量从CPU移动到GPU
    inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt", add_special_tokens=False).cuda()

    # 使用模型生成响应
    # max_length 控制生成文本的最大长度
    # num_return_sequences 控制返回的序列数量
    outputs = model.generate(inputs, max_length=1000, num_return_sequences=1)

    # 解码生成的张量为可读文本
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

    # 提取并返回助手部分的响应
    return response.split("### Assistant:\n")[-1].strip()

# 示例用法
system_input = "You are a math expert assistant. Your mission is to help users understand and solve various math problems. You should provide step-by-step solutions, explain reasonings and give the correct answer."
user_input = "calculate 100 + 520 + 60"
response = generate_response(system_input, user_input)
print("\n--- 模型生成的响应 ---")
print(response)

# 预期响应示例（模型实际输出可能略有不同，但逻辑应一致）
"""
To calculate the sum of 100, 520, and 60, we will follow these steps:

1. Add the first two numbers: 100 + 520
2. Add the result from step 1 to the third number: (100 + 520) + 60

Step 1: Add 100 and 520
100 + 520 = 620

Step 2: Add the result from step 1 to the third number (60)
(620) + 60 = 680

So, the sum of 100, 520, and 60 is 680.
"""