请问ModelScope Tongyi-Finance-14B有量化的脚本吗？

根据我所了解，ModelScope的Tongyi-Finance-14B模型并没有与之直接关联的量化脚本。Tongyi-Finance-14B模型是一个基于金融领域的预训练语言模型，可以用于金融文本生成、问答等自然语言处理任务。

如果您对该模型想要进行量化脚本方面的操作或应用，您可能需要额外编写和实现相应的量化策略或脚本。这些脚本通常会基于该模型进行特定的金融数据分析、预测或交易决策等任务。

建议您在使用Tongyi-Finance-14B模型时参考相关的金融量化理论和技术，并基于您的具体需求编写适当的量化脚本或算法。请注意，量化交易涉及复杂的金融市场和风险管理问题，需要谨慎研究和实施。

通义金融的量化版本上线了哦https://modelscope.cn/models/TongyiFinance/Tongyi-Finance-14B-Chat-Int4/summary，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

ModelScope的Tongyi-Finance-14B模型目前没有量化的脚本。不过，您可以使用Pytorch框架进行模型的量化。以下是一个简单的示例代码：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("modelscope/tongyi-finance-14b")
model = AutoModel.from_pretrained("modelscope/tongyi-finance-14b")

inputs = tokenizer("Hello, world!", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

# 量化模型
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
    model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)

# 保存量化后的模型
torch.save(quantized_model.state_dict(), "tongyi_finance_14b_quantized.pth")

这段代码首先加载了Tongyi-Finance-14B模型和对应的分词器，然后对输入进行了编码。接着，我们使用torch.quantization.quantize_dynamic()函数对模型进行了动态量化，并将量化后的模型保存到了本地。