单卡可推理CodeFuse-CodeLlama-34B 4bits量化版本魔搭开源！-阿里云开发者社区

单卡可推理CodeFuse-CodeLlama-34B 4bits量化版本魔搭开源！

2023-09-27 1340

版权

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简介： 继2023-09-11 CodeFuse-CodeLlama-34B发布，HumanEval pass@1指标达到74.4% (贪婪解码), 为当前开源SOTA。最近，CodeFuse-CodeLlama-34B 4bits量化版本发布，CodeFuse-CodeLlama-34B-4bits是CodeFuse-CodeLlama-34B模型的4bits量化版本，后者是通过QLoRA对基座模型CodeLlama-34b-Python进行多代码任务微调而得到的代码大模型，模型输入长度为4K。

导读

继2023-09-11 CodeFuse-CodeLlama-34B发布，HumanEval pass@1指标达到74.4% (贪婪解码), 为当前开源SOTA。最近，CodeFuse-CodeLlama-34B 4bits量化版本发布，CodeFuse-CodeLlama-34B-4bits是CodeFuse-CodeLlama-34B模型的4bits量化版本，后者是通过QLoRA对基座模型CodeLlama-34b-Python进行多代码任务微调而得到的代码大模型，模型输入长度为4K。

经4bits量化后，CodeFuse-CodeLlama-34B-4bits可用单张A10 (24GB显存)或者RTX 4090 (24GB显存)加载，同时，量化后的模型在Humaneval pass@1指标上仍取得了73.8%的表现。

评测表现(代码)：

模型	HumanEval(pass@1)	日期
CodeFuse-CodeLlama-34B	74.4%	2023.9
CodeFuse-CodeLlama-34B-4bits	73.8%	2023.9
WizardCoder-Python-34B-V1.0	73.2%	2023.8
GPT-4(zero-shot)	67.0%	2023.3
PanGu-Coder2 15B	61.6%	2023.8
CodeLlama-34b-Python	53.7%	2023.8
CodeLlama-34b	48.8%	2023.8
GPT-3.5(zero-shot)	48.1%	2022.11
OctoCoder	46.2%	2023.8
StarCoder-15B	33.6%	2023.5
LLaMA 2 70B(zero-shot)	29.9%	2023.7

环境配置与安装

python 3.8及以上版本
pytorch 1.12及以上版本，推荐2.0及以上版本
建议使用CUDA 11.4及以上（GPU用户需考虑此选项）

使用步骤

本文在PAI-DSW运行 (可单卡运行)

模型链接和下载

CodeFuse量化模型现已在ModelScope社区开源，

CodeFuse-CodeLlama-34B 4bits：

https://modelscope.cn/models/codefuse-ai/CodeFuse-CodeLlama-34B-4bits/summary

社区支持直接下载模型的repo：

from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('codefuse-ai/CodeFuse-CodeLlama-34B-4bits', 'v1.0.0')

模型推理

依赖项：

pip install "modelscope>=1.9.1"
pip install auto_gptq

推理代码：

import os
import torch
import time
from modelscope import AutoTokenizer, snapshot_download
from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM
os.environ["TOKENIZERS_PARALLELISM"] = "false"
def load_model_tokenizer(model_path):
    """
    Load model and tokenizer based on the given model name or local path of downloaded model.
    """
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, 
                                              trust_remote_code=True, 
                                              use_fast=False,
                                              lagecy=False)
    tokenizer.padding_side = "left"
    tokenizer.pad_token_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids("<unk>")
    tokenizer.eos_token_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids("</s>")
    model = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized(model_path, 
                                                inject_fused_attention=False,
                                                inject_fused_mlp=False,
                                                use_cuda_fp16=True,
                                                disable_exllama=False,
                                                device_map='auto'   # Support multi-gpus
                                              )
    return model, tokenizer
def inference(model, tokenizer, prompt):
    """
    Uset the given model and tokenizer to generate an answer for the speicifed prompt.
    """
    st = time.time()
    prompt = prompt if prompt.endswith('\n') else f'{prompt}\n'
    inputs =  f"<|role_start|>human<|role_end|>{prompt}<|role_start|>bot<|role_end|>"
    input_ids = tokenizer.encode(inputs, 
                                  return_tensors="pt", 
                                  padding=True, 
                                  add_special_tokens=False).to("cuda")
    with torch.no_grad():
        generated_ids = model.generate(
            input_ids=input_ids,
            top_p=0.95,
            temperature=0.1,
            do_sample=True,
            max_new_tokens=512,
            eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
            pad_token_id=tokenizer.pad_token_id              
        )
    print(f'generated tokens num is {len(generated_ids[0][input_ids.size(1):])}')
    outputs = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True) 
    print(f'generate text is {outputs[0][len(inputs): ]}')
    latency = time.time() - st
    print('latency is {} seconds'.format(latency))
if __name__ == "__main__":
    model_dir = snapshot_download('codefuse-ai/CodeFuse-CodeLlama-34B-4bits', revision='v1.0.0')
    prompt = 'Please write a QuickSort program in Python'
    model, tokenizer = load_model_tokenizer(model_dir)
    inference(model, tokenizer, prompt)