分享一下modelscope agent的量化版本？

ModelScope Agent 的量化版本主要用于优化大语言模型的推理性能，降低显存占用并提升运行效率。以下是关于 ModelScope Agent 量化的相关信息和配置方法：

1. 量化版本的核心特性

• 更高效的推理速度：通过量化技术（如 INT4 或 INT8），显著减少模型的显存占用，同时保持较高的推理性能。
• 更低的硬件要求：量化后的模型可以在显存较小的 GPU 上运行，例如 6GB 显存即可支持长达 8K 的对话长度。
• 兼容性：量化版本通常与原版模型功能一致，支持多轮对话、工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）等复杂场景。

2. 支持的量化版本

目前 ModelScope 平台支持以下量化版本的 ChatGLM 系列模型： - ChatGLM2-6B：支持 INT4 量化，显存需求从原始版本的较高要求降低至 6GB，适合资源受限的环境。 - ChatGLM3-6B：同样支持 INT4 量化，并在性能和功能上进一步优化，包括更强的基础模型和更全面的功能支持。

3. 部署量化版本的步骤

前提条件

• 已开通服务并获取 API-KEY。
• 已安装最新版 SDK。

部署方式

方式一：场景化模型部署

1. 登录 PAI 控制台，选择目标地域和工作空间，进入 EAS（弹性算法服务）。
2. 在 模型在线服务（EAS） 页面，单击 部署服务，选择 ModelScope 模型部署。
3. 配置以下关键参数：
   • 选择模型：选择量化版本的模型，例如 ZhipuAI/chatglm2-6b 或 ZhipuAI/chatglm3-6b。
   • 模型版本：选择支持量化的版本，例如 v1.0.2。
   • 资源配置：建议选择 ml.gu7i.c16m60.1-gu30，确保 GPU 资源满足需求。
4. 单击 部署，等待服务状态变为 运行中。

方式二：自定义模型部署

1. 获取量化模型的以下信息：
   • MODEL_ID：例如 ZhipuAI/chatglm2-6b。
   • TASK：例如 chat。
   • REVISION：例如 v1.0.2。
2. 在 PAI 控制台的 自定义部署 页面，配置以下参数：
   • 镜像配置：选择官方镜像 modelscope-inference，并使用最高版本。
   • 环境变量：添加以下变量：
     • MODEL_ID：量化模型 ID。
     • TASK：任务类型。
     • REVISION：模型版本。
   • 资源配置：根据模型需求选择合适的 GPU 实例，例如 GU30 系列机型。
3. 单击 部署，完成服务部署。

4. 调用量化版本服务

• API 接口调用：部署完成后，可以通过 API 接口调用量化版本的服务。示例代码如下：

  import os
  from modelscope.pipelines import pipeline
  
  # 设置 API-KEY
  os.environ['DASHSCOPE_API_KEY'] = 'YOUR_DASHSCOPE_API_KEY'
  
  # 初始化 pipeline
  pipe = pipeline(task='chat', model='ZhipuAI/chatglm2-6b', model_revision='v1.0.2')
  
  # 调用模型
  response = pipe('你的问题')
  print(response)
  

5. 注意事项

• 显存需求：尽管量化版本降低了显存占用，但仍需根据模型大小选择合适的 GPU 资源。例如，7B 模型建议使用 GU30 系列机型。
• 性能权衡：量化可能会略微影响模型精度，但对大多数应用场景影响较小。
• 非公开模型：如果需要部署非公开模型，请确保已获取 SDK 访问令牌，并将其配置到环境变量中。

通过以上步骤，您可以成功部署和调用 ModelScope Agent 的量化版本，从而在资源受限的环境中高效运行大语言模型。