llama_quant.py 用datasets进行评估的意义 about chinese-vicuna HOT 4 CLOSED

1）我们也发现了这个问题 ，量化后的评估占据了大部分时间，并在第一时间更新了tools/readme.md
相比于之前的命令加上了--eval 参数可以只进行量化不进行评估

python llama_quant.py decapoda-research/llama-7b-hf c4 --wbits 2 --save pyllama-7B2b.pt --eval

2）中文数据评估暂未考虑

from chinese-vicuna.

1）我们也发现了这个问题 ，量化后的评估占据了大部分时间，并在第一时间更新了tools/readme.md 相比于之前的命令加上了--eval 参数可以只进行量化不进行评估

python llama_quant.py decapoda-research/llama-7b-hf c4 --wbits 2 --save pyllama-7B2b.pt --eval

2）中文数据评估暂未考虑

你好，llama_quant.py 439 line 中 449行 dataloader 的作用是啥呀，为啥这里也要引入数据集呢
quantizers = llama_sequential(model, dataloader, args, dev)

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1）我们也发现了这个问题 ，量化后的评估占据了大部分时间，并在第一时间更新了tools/readme.md 相比于之前的命令加上了--eval 参数可以只进行量化不进行评估

python llama_quant.py decapoda-research/llama-7b-hf c4 --wbits 2 --save pyllama-7B2b.pt --eval

2）中文数据评估暂未考虑

你好，llama_quant.py 439 line 中 449行 dataloader 的作用是啥呀，为啥这里也要引入数据集呢 quantizers = llama_sequential(model, dataloader, args, dev)

1.量化过程中，需要将数据输入到模型中以确定放缩系数（scale)和上下界(max ,min)。
2.模型量化过程中参数和数据需要都需要被量化，而不是仅仅量化模型权重，所以必须输入一定的数据。
关于transformer量化的更多技术可以参考：https://lilianweng.github.io/posts/2023-01-10-inference-optimization/

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好的谢谢

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