單卡搞定Llama 3.1 405B，讓大模型輕松瘦身！超強(qiáng)壓縮工具包來(lái)了
北航商湯南洋理工等聯(lián)合推出
模型工具鏈團(tuán)隊(duì) 投稿
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單卡搞定Llama 3.1（405B），最新大模型壓縮工具來(lái)了！
最近Llama-3.1登上開(kāi)源頂峰，但其最強(qiáng)的405B版本模型900多GB的內(nèi)存需求，對(duì)資源構(gòu)成了更加苛刻的挑戰(zhàn)。
北航、商湯、南洋理工等團(tuán)隊(duì)聯(lián)合推出的大模型壓縮工具與基準(zhǔn)LLMC，能很好解決這一問(wèn)題。
它使得一張80G A100即可完成Llama 3.1 405B的校準(zhǔn)和評(píng)估，從而實(shí)現(xiàn)以超低成本進(jìn)行量化。
它支持多種壓縮算法、模型和推理后端，具有強(qiáng)大的擴(kuò)展性和全方位的評(píng)估能力。
目前，研究團(tuán)隊(duì)已將使用方法放在GitHub主頁(yè)上，戳文末鏈接即可獲取。
Llama3.1 更大也更難壓縮
低比特量化是解決資源受限問(wèn)題的通用技術(shù)之一。為此，相關(guān)研究人員運(yùn)用了LLMC對(duì)Llama 3.1進(jìn)行了量化壓縮。
結(jié)果如表1所示，采用LLMC中的某些算法，例如QuaRot和AWQ等算法在70B和405B參數(shù)量的模型上，均能有效保持量化精度。而最為簡(jiǎn)單的“四舍五入”（Naive）算法在這些大規(guī)模模型上則表現(xiàn)出顯著的精度下降，特別是在激活被量化的情況下。
該研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，Llama 3.1系列模型的量化精度下降現(xiàn)象，源于其激活張量中存在一些相比其他模型更顯著的離群值或異常值（outliers）。隨著Llama 3.1模型體積的增大，這些離群值的現(xiàn)象更加嚴(yán)重。離群值是指在數(shù)據(jù)中某些數(shù)值與其他數(shù)值相比差異較大的點(diǎn)，是影響量化精度的關(guān)鍵因素之一。
借助LLMC工具，研究團(tuán)隊(duì)對(duì)Llama 3.1系列模型（8B、70B、405B）的第一個(gè)block的4層（q_proj、o_proj、gate_proj、down_proj）輸入激活張量進(jìn)行了可視化（如圖1-3所示）。每個(gè)子圖底部展示了該層激活值的所有token的Kurtosis值的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。
由圖1-3可以發(fā)現(xiàn)，在Llama 3.1系列的模型中，激活張量的一些channel中存在outlier，而且在越大的模型中，這個(gè)現(xiàn)象更明顯。
因此，可以合理推斷：Llama 3.1 405B模型雖然變強(qiáng)了，但也變得更加“異?！?，更難被量化。
LLMC工具中支持一系列關(guān)于抑制大模型異常值的量化算法，包括AWQ、SmoothQuant、OS+、QuaRot等。由表1可以看到，這些方法通過(guò)有效抑制outlier，大大提升了Llama 3.1的量化精度。例如，在405B模型W8A8量化上，SmoothQuant、OS+、QuaRot幾乎可以取得與浮點(diǎn)模型相當(dāng)?shù)木缺憩F(xiàn)。
LLMC：一站式大模型瘦身工具包
△LLMC框架圖
支持多種算法。LLMC 支持多種壓縮算法，包括 16 種不同的量化方法，涵蓋僅權(quán)重、權(quán)重激活和混合精度量化。這種多樣性允許對(duì)不同方法進(jìn)行公平比較和深入分析。當(dāng)然除了量化，目前還支持各種類(lèi)型的稀疏以及相關(guān)算法。
△LLMC目前支持的部分硬件友好壓縮算法分類(lèi)
精度高度對(duì)齊。LLMC團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了若干對(duì)齊實(shí)驗(yàn)，比較了幾種已建立的量化算法（LLMC與原始論文/代碼）。
實(shí)驗(yàn)設(shè)置與原始論文中的設(shè)置或其開(kāi)源代碼的默認(rèn)設(shè)置相同（如表3所示）。
這些實(shí)驗(yàn)結(jié)果總結(jié)在表4-6中。表中的結(jié)果表明，LLMC工具在性能上幾乎與文獻(xiàn)中報(bào)道的原始量化算法一致。通過(guò)這些實(shí)驗(yàn)，證明了LLMC不僅有效，而且在重現(xiàn)現(xiàn)有量化方法的結(jié)果方面也是可靠的。這確保了該工具對(duì)LLM量化研究的貢獻(xiàn)是可信且有價(jià)值的。
以超低成本進(jìn)行量化。LLMC工具包旨在實(shí)現(xiàn)資源高效利用，并且能夠以最低的硬件要求運(yùn)行大型模型。得益于單block級(jí)別的運(yùn)行機(jī)制，僅需要一臺(tái)80G A100即可完成Llama 3.1 405B的校準(zhǔn)和評(píng)估，從而實(shí)現(xiàn)以超低成本進(jìn)行量化。
多后端兼容性。LLMC支持多種量化設(shè)置和模型格式，兼容多個(gè)后端和硬件平臺(tái)，例如LightLLM、TRT-LLM、PPL-LLM、vLLM、MLC-TVM和llama.cpp，具有高度的通用性。
高擴(kuò)展性。該工具包高度模塊化和可擴(kuò)展，能夠輕松適配從整數(shù)量化到浮點(diǎn)量化，從密集模型到專(zhuān)家混合（MoE）模型，從LLM到視覺(jué)語(yǔ)言模型（VLM），從量化到稀疏化。這種模塊化設(shè)計(jì)確保用戶(hù)可以擴(kuò)展和自定義工具包，以滿(mǎn)足他們的需求。
多樣化評(píng)估。LLMC能夠?qū)嚎s模型進(jìn)行綜合評(píng)估，提供詳細(xì)的性能指標(biāo)和分析，例如困惑度（PPL）、數(shù)據(jù)可視化分析、峰度值（Kurtosis）、誤差和異常值分布。這種全面的評(píng)估功能可確保用戶(hù)能夠就其模型的最佳壓縮策略做出明智的決策。
LLMC團(tuán)隊(duì)發(fā)布了多功能的大模型壓縮工具包LLMC，支持多種壓縮算法、模型和推理后端，具有強(qiáng)大的擴(kuò)展性和全方位的評(píng)估能力。
該工具包允許用戶(hù)僅使用單個(gè)GPU即可對(duì)千億參數(shù)LLM進(jìn)行壓縮，這極大地方便了LLM量化的應(yīng)用。配備這款強(qiáng)大的工具包，未來(lái)的大模型研究人員以及普通用戶(hù)可以為他們的應(yīng)用程序有效地集成合適的算法和對(duì)應(yīng)后端平臺(tái)所需要的格式，從而普及大模型的壓縮應(yīng)用。
工具地址：https://github.com/ModelTC/llmc
論文地址：https://arxiv.org/abs/2405.06001
