量化

概述

量化（Quantization）作为一种重要的大模型压缩技术，通过对模型中的浮点参数转为低精度的整数参数，实现对参数的压缩。随着模型的参数和规格不断增大，量化在模型部署中能有效减少模型存储空间和加载时间，提高模型的推理性能。

MindFormers 集成 MindSpore Golden Stick 工具组件，提供统一量化推理流程，方便用户开箱即用。

配套安装

使用量化推理功能前请安装MindSpore Golden Stick，参考安装指南

下载源码，下载后进入golden_stick目录。

bash build.sh
pip install output/mindspore_gs-0.6.0-py3-none-any.whl

执行以下命令，验证安装结果。

pip show mindspore_gs

# Name: mindspore_gs
# Version: 0.6.0
# Summary: A MindSpore model optimization algorithm set..
# Home-page: https://www.mindspore.cn
# Author: The MindSpore Authors
# Author-email: contact@mindspore.cn
# License: Apache 2.0

量化基本流程

结合实际操作，可以将量化分解为以下步骤：

1. 选择模型： 选择一个语言模型，当前支持量化的模型为Llama2_13B和Llama2_70B。

2. 下载模型权重： 从 HuggingFace 模型库中下载相应模型的权重，参考权重格式转换文档转换为ckpt格式。

3. 量化模型权重转换： 运行mindspore_gs库中的转换脚本quant_ckpt.py，将步骤2中的原始权重转换为量化权重。

4. 量化配置文件准备： 使用mindformers内置的与模型配套的量化推理配置文件，其中量化相关的配置项为model.model_config.quantization_config

   以llama2_13b_rtn量化模型为例，默认量化配置如下

     quantization_config:
       quant_method: 'rtn'
       weight_dtype: 'int8'
       activation_dtype: None
       kvcache_dtype: None
       outliers_suppression: None
       modules_to_not_convert: ['lm_head']
       algorithm_args: {}
   

   参数	属性	功能描述	参数类型	取值范围
   quant_method	必选	支持的量化算法，目前只支持RTN/Smooth_Quant/PTQ算法	str	rtn/smooth_quant/ptq
   weight_dtype	必选	量化的weight类型，目前只支持int8	str	int8/None
   activation_dtype	必选	参数的激活类型，None表示维持网络原计算类型(compute_dtype)不变	str	int8/None
   kvcache_dtype	可选	KVCache量化类型，None和不配置表示维持原KVCache数据类型不变	str	int8/None
   outliers_suppression	可选	异常值抑制使用的算法类型，目前仅支持smooth平滑抑制	str	smooth/None
   modules_to_not_convert	必选	配置不进行量化的层	List[str]	/
   algorithm_args	必选	对接MindSpore Golden Stick不同的算法类型配置，例如：smooth_quant算法需要配置alpha=0.5	Dict	/

5. 执行推理任务： 基于generate接口实现推理脚本，执行脚本即可得到推理结果。

基于Llama2_13B模型使用RTN量化算法进行A16W8量化推理实践

选择模型

该实践流程选择Llama2-13B模型进行单卡量化推理。

本实践使用AutoModel.from_pretrained()通过传参模型配置/权重路径来实例化模型，预先创建存放目录。

mkdir /data/tutorial/llama2_13b_rtn_a16w8_dir

注：当前AutoModel.from_pretrained()接口暂不支持通过量化模型名称传参来实例化

单卡目录结构

llama2_13b_rtn_a16w8_dir
  ├── predict_llama2_13b_rtn.yaml
  └── llama2_13b_rtn_a16w8.ckpt

下载模型权重

MindFormers提供已经转换完成的预训练权重、词表文件用于预训练、微调和推理，用户也可以下载HuggingFace官方权重经过模型权重转换后进行使用。

词表下载链接：tokenizer.model

模型名称	MindSpore权重	HuggingFace权重
llama2-13b	llama2-13b-fp16.ckpt	Llama-2-13b-hf

注：Llama2的所有权重都需要通过向Meta提交申请来获取，如有需要请自行申请。

模型权重转换

进入mindspore_gs库根目录golden-stick，执行量化权重转换脚本

python example/ptq/quant_ckpt.py -c /path/to/predict_llama2_13b.yaml -s /path/to/boolq/dev.jsonl -t boolq -a rtn-a16w8 > log_rtn_a16w8_quant 2>&

其中predict_llama2_13b.yaml中的load_checkpoint配置为上一步下载的原始权重存放路径。

转换过程中的检验数据集使用boolq，下载参考boolq数据集链接。下载完成后，在上述脚本中传入dev.jsonl存放路径。

执行脚本，将生成的量化权重文件拷贝至llama2_13b_rtn_a16w8_dir目录中。

cp output/rtn-a16w8_ckpt/rank_0/rtn-a16w8.ckpt /data/tutorial/llama2_13b_rtn_a16w8_dir/llama2_13b_rtn_a16w8.ckpt

量化配置文件准备

MindFormers已提供predict_llama2_13b_rtn.yaml配置文件，将其拷贝至llama2_13b_rtn_a16w8_dir目录中。

cp configs/llama2/predict_llama2_13b_rtn.yaml /data/tutorial/llama2_13b_rtn_a16w8_dir

执行推理任务

1. 脚本实例

   替换MindFormers下的run_llama2_generate.py脚本为以下代码。

   此实践基于AutoModel.from_pretrained()接口实例化量化模型，需调整该接口内的参数为之前创建的目录路径。

   通过调用generate接口获取推理结果。具体参数说明可参考AutoModel和generate接口文档。

   """llama2 predict example."""
   import argparse
   import os
   
   import mindspore as ms
   from mindspore import Tensor, Model
   from mindspore.common import initializer as init
   
   from mindformers import AutoModel
   from mindformers import MindFormerConfig, logger
   from mindformers.core.context import build_context
   from mindformers.core.parallel_config import build_parallel_config
   from mindformers.models.llama import LlamaTokenizer
   from mindformers.trainer.utils import transform_and_load_checkpoint
   
   
   def main(config_path, use_parallel, load_checkpoint):
       # 构造输入
       inputs = ["I love Beijing, because",
                 "LLaMA is a",
                 "Huawei is a company that"]
       batch_size = len(inputs)
   
       # 根据yaml文件生成模型配置
       config = MindFormerConfig(config_path)
       config.use_parallel = use_parallel
       device_num = os.getenv('MS_WORKER_NUM')
       logger.info(f"Use device number: {device_num}, it will override config.model_parallel.")
       config.parallel_config.model_parallel = int(device_num) if device_num else 1
       config.parallel_config.data_parallel = 1
       config.parallel_config.pipeline_stage = 1
       config.load_checkpoint = load_checkpoint
   
       # 初始化环境
       build_context(config)
       build_parallel_config(config)
       model_name = config.trainer.model_name
   
       # 实例化tokenizer
       tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_name)
       # 实例化模型
       network = AutoModel.from_pretrained("/data/tutorial/llama2_13b_rtn_a16w8_dir",
                                           download_checkpoint=False)
       model = Model(network)
   
       # 加载权重
       if config.load_checkpoint:
           logger.info("----------------Transform and load checkpoint----------------")
           seq_length = config.model.model_config.seq_length
           input_ids = Tensor(shape=(batch_size, seq_length), dtype=ms.int32, init=init.One())
           infer_data = network.prepare_inputs_for_predict_layout(input_ids)
           transform_and_load_checkpoint(config, model, network, infer_data, do_predict=True)
   
       inputs_ids = tokenizer(inputs, max_length=config.model.model_config.seq_length, padding="max_length")["input_ids"]
   
       outputs = network.generate(inputs_ids,
                                  max_length=config.model.model_config.max_decode_length,
                                  do_sample=config.model.model_config.do_sample,
                                  top_k=config.model.model_config.top_k,
                                  top_p=config.model.model_config.top_p)
       for output in outputs:
           print(tokenizer.decode(output))
   
   
   if __name__ == "__main__":
       parser = argparse.ArgumentParser()
       parser.add_argument('--config_path', default='predict_llama2_7b.yaml', type=str,
                           help='model config file path.')
       parser.add_argument('--use_parallel', action='store_true',
                           help='if run model prediction in parallel mode.')
       parser.add_argument('--load_checkpoint', type=str,
                           help='load model checkpoint path or directory.')
   
       args = parser.parse_args()
       main(
           args.config_path,
           args.use_parallel,
           args.load_checkpoint
       )
   

2. 执行脚本启动命令

   MindFormers提供Llama2模型的快速推理脚本，支持单卡、多卡以及多batch推理。

   # 脚本使用
   bash scripts/examples/llama2/run_llama2_predict.sh PARALLEL CONFIG_PATH CKPT_PATH DEVICE_NUM
   # 参数说明
   PARALLEL:    是否使用多卡推理, 'single'表示单卡推理, 'parallel'表示多卡推理
   CONFIG_PATH: 模型配置文件路径
   CKPT_PATH:   模型权重文件路径
   DEVICE_NUM:  使用卡数, 仅开启多卡推理时生效
   

   单卡推理

   bash scripts/examples/llama2/run_llama2_predict.sh single /data/tutorial/llama2_13b_w8a16_dir/predict_llama2_13b_w8a16.yaml /data/tutorial/llama2_13b_w8a16_dir/llama2_13b_w8a16.ckpt
   

   执行以上命令的推理结果如下：

   'text_generation_text': [I love Beijing, because it is a city that is constantly constantly changing. I have been living here for ......]
   'text_generation_text': [LLaMA is a large-scale, open-source, multimodal, multilingual, multitask, and multimodal pretrained language model. It is ......]
   'text_generation_text': [Huawei is a company that has been around for a long time. ......]