在低显存GPU上运行NLP+Transformers LLM的实用指南-Python教程-PHP中文网

在低显存GPU上运行NLP+Transformers LLM的实用指南

碧海醫心

发布： 2025-09-15 20:34:01

原创

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在低显存gpu上运行nlp+transformers llm的实用指南

摘要

本文旨在解决在低显存GPU上运行大型NLP+Transformers模型的问题。通过模型量化这一关键技术，结合AutoAWQ库的使用，以及针对CUDA版本的兼容性处理，提供了一套实用的解决方案，帮助开发者在资源有限的环境下成功部署和运行类如neural-chat-7B-v3-1等大型预训练模型。

模型量化：突破显存限制的关键

在处理大型语言模型（LLM）时，显存不足是一个常见的瓶颈。模型量化是一种有效的解决方案，它通过降低模型参数的精度来减少显存占用，同时尽可能保持模型的性能。简单来说，就是用更少的位数来表示模型的权重，例如将原本用32位浮点数表示的权重转换为8位整数。

AutoAWQ：量化模型的利器

AutoAWQ是一个专门用于量化Transformer模型的库，它能够显著降低模型的显存占用，同时保持较高的推理速度。TheBloke在Hugging Face上提供了许多量化版本的模型，其中就包括neural-chat-7B-v3-1-AWQ。

实践步骤：使用AutoAWQ加载和运行量化模型

以下代码示例展示了如何使用AutoAWQ加载和运行neural-chat-7B-v3-1-AWQ模型。

安装必要的库

首先，需要安装transformers，accelerate和autoawq。注意，由于Colab等平台使用的CUDA版本可能较低，需要安装特定版本的autoawq。
```
!pip install -q transformers accelerate
!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
```
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加载量化模型和tokenizer

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使用AutoAWQForCausalLM.from_quantized方法加载量化后的模型，并使用AutoTokenizer.from_pretrained加载对应的tokenizer。
```
import torch
from awq import AutoAWQForCausalLM
from transformers import AutoTokenizer

model_name = 'TheBloke/neural-chat-7B-v3-1-AWQ'
model = AutoAWQForCausalLM.from_quantized(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
```
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生成响应

编写一个函数来生成模型的响应。关键步骤是将输入张量移动到GPU上，通过.cuda()方法实现。

def generate_response(system_input, user_input):
    # Format the input using the provided template
    prompt = f"### System:\n{system_input}\n### User:\n{user_input}\n### Assistant:\n"

    # Move input tensor to GPU
    inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt", add_special_tokens=False).cuda()

    # Generate a response
    outputs = model.generate(inputs, max_length=1000, num_return_sequences=1)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

    # Extract only the assistant's response
    return response.split("### Assistant:\n")[-1]

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测试模型

使用示例输入测试模型，验证其是否正常工作。

# Example usage
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(response)

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