deepseek 动态量化

DeepSeek 模型动态量化的实现方法
1. 动态量化简介
动态量化是一种用于减少神经网络模型大小并加速推理的技术，在不影响精度的情况下，通过将权重和激活函数转换为较低位宽的数据类型来降低计算复杂度。对于像 DeepSeek 这样的大型语言模型来说，应用动态量化可以显著提高部署效率。
2. 准备工作
为了对 DeepSeek 模型实施动态量化，首先需要安装必要的库文件以及准备相应的环境配置。具体操作如下：

安装 PyTorch 和 Transformers 库：
pip install torch transformers
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获取预训练好的 DeepSeek 模型：

from huggingface_hub import snapshot_download


snapshot_download(
    repo_id="deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B",
    allow_patterns=["*.gguf"]
)[^2]

#### 3. 实施动态量化过程
接下来展示如何利用 PyTorch 提供的功能来进行 DeepSeek 的动态量化处理：

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载原始浮点数类型的 DeepSeek 模型及其分词器
model_name_or_path = "path_to_downloaded_model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model_fp32 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

# 将模型设置为评估模式，并关闭梯度追踪
model_fp32.eval()
for param in model_fp32.parameters():
param.requires_grad_(False)

# 创建一个量化配置对象
quantization_config = {
'dtype': torch.qint8,
}

# 使用 PyTorch 自带工具执行动态量化
model_int8 = torch.quantization.quantize_dynamic(
model_fp32, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)

# 测试量化后的性能差异
input_text = ["测试输入文本"]
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')
with torch.no_grad():
outputs_fp32 = model_fp32.generate(**inputs)
outputs_int8 = model_int8.generate(**inputs)

print(f"Original output: {outputs_fp32}")
print(f"Quantized output: {outputs_int8}")

# 保存量化后的模型以便后续加载使用
save_directory = "./quantized_deepseek/"
if not os.path.exists(save_directory):
os.makedirs(save_directory)

model_int8.save_pretrained(save_directory)
tokenizer.save_pretrained(save_directory)
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这段代码展示了如何基于 PyTorch 对 DeepSeek 模型进行简单的动态量化转换[^1]。需要注意的是，实际应用场景下可能还需要针对特定硬件平台做进一步优化调整。