Quantisierung des neuronalen Netzwerkgewichts

Im Alter immer größerer Sprachmodelle und komplexer neuronaler Netzwerke ist die Optimierung der Modelleffizienz von größter Bedeutung. Die Gewichtsquantisierung ist eine entscheidende Technik zur Reduzierung der Modellgröße und zur Verbesserung der Inferenzgeschwindigkeit ohne signifikanten Leistungsabbau. Dieser Leitfaden bietet einen praktischen Ansatz zur Implementierung und Verständnis der Gewichtsquantisierung unter Verwendung von GPT-2 als unser praktisches Beispiel.

Lernziele

• Verstehen Sie die Grundlagen der Gewichtsquantisierung und ihre Bedeutung für die Modelloptimierung.
• Lernen Sie die Unterschiede zwischen Absmax- und Nullpunkt-Quantisierungstechniken.
• Gewichtsquantisierungsmethoden auf GPT-2 mit Pytorch implementieren.
• Analysieren Sie den Einfluss der Quantisierung auf die Gedächtniseffizienz, die Inferenzgeschwindigkeit und die Genauigkeit.
• Quantisierte Gewichtsverteilungen unter Verwendung von Histogrammen für Erkenntnisse visualisieren.
• Modellleistung nach der Quantisierung durch Textgenerierung und Verwirrungsmetriken bewerten.
• Erforschen Sie die Vorteile der Quantisierung für die Bereitstellung von Modellen auf ressourcenbeschränkten Geräten.

Dieser Artikel wurde als Teil des Data Science -Blogathon veröffentlicht.

Table of contents

• Understanding Weight Quantization Fundamentals
• Practical Implementation
• Quantization Process: Weights and Model
• Visualizing Quantized Weight Distributions
• Performance Evaluation
• Advantages of Weight Quantization
• Conclusion
• Frequently Asked Fragen

Grundlagen der Gewichtsquantisierung

Gewichtsquantisierung wandelt hochpräzise Gleitpunktgewichte (typischerweise 32-Bit) in Darstellungen mit niedrigerer Präzision (üblicherweise 8-Bit-Ganzzahlen) um. Dieser Prozess reduziert die Modellgröße und den Speicherverbrauch erheblich, während versucht wird, die Modellleistung zu erhalten. Die wichtigste Herausforderung liegt in der Aufrechterhaltung der Modellgenauigkeit und der Reduzierung der numerischen Präzision.

Warum quantisieren?

• Speichereffizienz: Die Genauigkeit von 32-Bit auf 8-Bit kann die Modellgröße theoretisch um 75%
reduzieren
• schnellere Inferenz: Integer-Operationen sind im Allgemeinen schneller als Floating-Punkt-Operationen
• Niedrigerer Stromverbrauch: reduzierte Speicherbandbreite und einfachere Berechnungen führen zu Energieeinsparungen
• Flexibilität der Bereitstellung: Kleinere Modelle können auf ressourcenbezogenen Geräten bereitgestellt werden

Praktische Implementierung

Lassen Sie uns zwei beliebte Quantisierungsmethoden implementieren: Absmax-Quantisierung und Nullpunktquantisierung.

Einrichten der Umgebung

Erstens werden wir unsere Entwicklungsumgebung mit den erforderlichen Abhängigkeiten einrichten:

import seaborn as sns
import torch
import numpy as np
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from copy import deepcopy
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import seaborn as sns

unten untersuchen wir die Implementierung von Quantisierungsmethoden:

Absmax Quantisierung

Die Absmax Quantisierungsmethode skaliert Gewichte basierend auf dem maximalen Absolutwert im Tensor:

import seaborn as sns
import torch
import numpy as np
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from copy import deepcopy
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import seaborn as sns

Diese Methode funktioniert von:

• Finden Sie den maximalen Absolutwert im Gewichtstensor
Berechnen eines Skalierungsfaktors, um Werte in den int8 -Bereich zu passen
skalieren und abrunden die Werte
Bereitstellung sowohl quantisierter als auch dequantisierter Versionen

Schlüsselvorteile:

einfache Implementierung
Gute Erhaltung großer Werte
symmetrische Quantisierung um Null

Nullpunkt Quantisierung

Nullpunktquantisierung fügt einen Offset hinzu, um asymmetrische Verteilungen besser zu handhaben:

# Define quantization functions
def absmax_quantize(X):
    scale = 100 / torch.max(torch.abs(X))  # Adjusted scale
    X_quant = (scale * X).round()
    X_dequant = X_quant / scale
    return X_quant.to(torch.int8), X_dequant

Ausgabe:

def zeropoint_quantize(X):
    x_range = torch.max(X) - torch.min(X)
    x_range = 1 if x_range == 0 else x_range
    scale = 200 / x_range
    zeropoint = (-scale * torch.min(X) - 128).round()
    X_quant = torch.clip((X * scale + zeropoint).round(), -128, 127)
    X_dequant = (X_quant - zeropoint) / scale
    return X_quant.to(torch.int8), X_dequant

Diese Methode:

berechnet den vollen Wertbereich
bestimmt die Skala- und Nullpunktparameter
wendet Skalierung und Verschiebung
• an
Clips -Werte, um int8 Grenzen

sicherzustellen

Vorteile:

bessere Handhabung asymmetrischer Verteilungen
verbesserte Darstellung der Nah-Null-Werte
führt oft zu einer besseren allgemeinen Genauigkeit

Laden und Vorbereiten des Modells

Wenden wir diese Quantisierungsmethoden auf ein reales Modell an. Wir verwenden GPT-2 als unser Beispiel:

Using device: cuda

Ausgabe:

Quantisierungsprozess: Gewichte und Modell

in die Anwendung von Quantisierungstechniken auf individuelle Gewichte und das gesamte Modell eingehen. Dieser Schritt sorgt für den reduzierten Speicherverbrauch und die Recheneffizienz bei der Aufrechterhaltung der Leistung.

# Load model and tokenizer
model_id = 'gpt2'
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id).to(device)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

# Print model size
print(f"Model size: {model.get_memory_footprint():,} bytes")

Visualisierung quantisierter Gewichtsverteilungen

visualisieren und vergleichen Sie die Gewichtsverteilungen der originalen, von Absmax quantisierten und null Punkt quantisierten Modelle. Diese Histogramme liefern Einblicke in die Auswirkungen der Quantisierung und ihre Gesamtverteilung.

# Quantize and visualize weights
weights_abs_quant, _ = absmax_quantize(weights)
weights_zp_quant, _ = zeropoint_quantize(weights)


# Quantize the entire model
model_abs = deepcopy(model)
model_zp = deepcopy(model)

for param in model_abs.parameters():
    _, dequantized = absmax_quantize(param.data)
    param.data = dequantized

for param in model_zp.parameters():
    _, dequantized = zeropoint_quantize(param.data)
    param.data = dequantized

Der Code enthält eine umfassende Visualisierungsfunktion:

Diagramm mit Originalgewichten gegen Absmax -Gewichte
Grafik mit Originalgewichten gegen Nullpunktgewichte

Ausgabe:

Leistungsbewertung

Bewertung der Auswirkungen der Quantisierung auf die Modellleistung ist wichtig, um Effizienz und Genauigkeit zu gewährleisten. Messen wir, wie gut die quantisierten Modelle im Vergleich zum Original abschneiden.

Textgenerierung

Erforschen Sie, wie die quantisierten Modelle Text erzeugen und die Qualität der Ausgaben mit den Vorhersagen des Originalmodells vergleichen.

import seaborn as sns
import torch
import numpy as np
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from copy import deepcopy
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import seaborn as sns

Dieser Code vergleicht die Ausgaben der Textgenerierung aus drei Modellen: das Original, ein quantisiertes "Absmax" -Modell und ein quantisiertes Modell "Neropoint". Es verwendet eine Funktion generate_text, um Text basierend auf einer Eingabeaufforderung zu generieren, wobei die Abtastung mit einem Top-K-Wert von 30 angewendet wird. Schließlich druckt sie die Ergebnisse aller drei Modelle aus.

Ausgabe:

# Define quantization functions
def absmax_quantize(X):
    scale = 100 / torch.max(torch.abs(X))  # Adjusted scale
    X_quant = (scale * X).round()
    X_dequant = X_quant / scale
    return X_quant.to(torch.int8), X_dequant

Der Code berechnet die Verwirrung (ein Maß dafür, wie gut ein Modell Text vorhersagt) für eine bestimmte Eingabe unter Verwendung von drei Modellen: dem ursprünglichen, quantisierten „Absmax“ -Modellen und „Nullenpunkt“. Eine geringere Verwirrung zeigt eine bessere Leistung an. Es druckt die Vergleichswerte zum Vergleich.

Ausgabe:

Sie können hier auf Colab Link zugreifen.

Vorteile der Gewichtsquantisierung

unten untersuchen wir die Vorteile der Gewichtsquantisierung:

• Speichereffizienz: Quantisierung reduziert die Modellgröße um bis zu 75%, wodurch schnelleres Laden und Inferenz ermöglicht wird.
• schnellere Inferenz: Integer-Operationen sind schneller als Floating-Punkt-Operationen, was zu einer schnelleren Modellausführung führt.
• Niedrigerer Stromverbrauch: reduzierte Speicherbandbreite und vereinfachte Berechnung führen zu Energieeinsparungen, wesentlich für Edge -Geräte und mobile Bereitstellung.
• Flexibilität der Bereitstellung: kleinere Modelle sind einfacher zu Hardware mit begrenzten Ressourcen (z. B. Mobiltelefone, eingebettete Geräte).
• Minimaler Leistungsabbau: Mit der richtigen Quantisierungsstrategie können Modelle trotz der reduzierten Präzision den größten Teil ihrer Genauigkeit behalten.

Schlussfolgerung

Gewichtsquantisierung spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Effizienz großer Sprachmodelle, insbesondere wenn es darum geht, sie auf ressourcenbeschränkten Geräten bereitzustellen. Durch die Umwandlung hochpräziser Gewichte in Ganzzahldarstellungen mit niedrigerer Präzision können wir den Speicherverbrauch erheblich reduzieren, die Inferenzgeschwindigkeit verbessern und den Stromverbrauch senken, ohne die Leistung des Modells stark zu beeinflussen.

In diesem Leitfaden haben wir zwei beliebte Quantisierungstechniken-Absmax-Quantisierung und Nullpunktquantisierung-als praktisches Beispiel untersucht. Beide Techniken zeigten die Fähigkeit, den Speicherausdruck und die Rechenanforderungen des Modells zu verringern und gleichzeitig ein hohes Maß an Genauigkeit bei den Aufgaben der Textgenerierung beizubehalten. Die Nullpunkt-Quantisierungsmethode mit seinem asymmetrischen Ansatz führte jedoch im Allgemeinen zu einer besseren Erhaltung der Modellgenauigkeit, insbesondere für nicht symmetrische Gewichtsverteilungen.

Key Takeaways

• Absmax-Quantisierung ist einfacher und eignet sich gut für symmetrische Gewichtsverteilungen, obwohl sie möglicherweise nicht so effektiv asymmetrische Verteilungen erfasst wie Nullpunktquantisierung.
• Nullpunktquantisierung bietet einen flexibleren Ansatz, indem ein Offset für asymmetrische Verteilungen eingeführt wird, die häufig zu einer besseren Genauigkeit und einer effizienteren Darstellung von Gewichten führen.
• Quantisierung ist wichtig für die Bereitstellung großer Modelle in Echtzeitanwendungen, in denen die Rechenressourcen begrenzt sind.
• Trotz des Quantisierungsprozesses, der die Präzision verringert, ist es möglich, die Modellleistung in der Nähe des Originals mit ordnungsgemäßen Stimm- und Quantisierungsstrategien aufrechtzuerhalten.
• Visualisierungstechniken wie Histogramme können Einblicke in die Auswirkungen der Quantisierung und die Verteilung der Werte in den Tensoren liefern.

häufig gestellte Fragen

Q1. Was ist Gewichtsquantisierung?

a. Die Gewichtsquantisierung reduziert die Genauigkeit der Gewichte eines Modells, typischerweise von 32-Bit-Gleitkommawerten auf Ganzzahlen mit niedrigerer Präzision (z. B. 8-Bit-Ganzzahlen), um Speicher und Berechnung zu sparen und gleichzeitig die Leistung beizubehalten.

Q2. Wie wirkt sich die Gewichtsquantisierung auf die Modellleistung aus?

a. Während die Quantisierung den Speicherausdruck und die Inferenzzeit des Modells reduziert, kann dies zu einem leichten Verschlechterung der Genauigkeit führen. Wenn jedoch korrekt erledigt ist, ist der Genauigkeitsverlust minimal.

Q3. Kann die Quantisierung auf ein Modell angewendet werden?

a. Ja, die Quantisierung kann auf jedes neuronale Netzwerkmodell angewendet werden, einschließlich Sprachmodelle, Visionsmodellen und anderen Architekturen für Deep Learning.

Q4. Wie implementiere ich die Gewichtsquantisierung in meinem Modell?

a. Sie können die Quantisierung implementieren, indem Sie Funktionen erstellen, um die Gewichte des Modells zu skalieren und umzurunden, und sie dann über alle Parameter hinweg anwenden. Bibliotheken wie Pytorch unterstützen einige Quantisierungstechniken, obwohl benutzerdefinierte Implementierungen, wie im Handbuch gezeigt, Flexibilität bieten.

Q5. Funktioniert die Quantisierung für alle Arten von Modellen?

a. Die Gewichtsquantisierung ist für große Modelle am effektivsten, bei denen die Reduzierung des Speicherausdrucks und der Berechnung von entscheidender Bedeutung ist. Sehr kleine Modelle profitieren jedoch möglicherweise nicht so stark von der Quantisierung.

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