ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ: Настройка AWQ квантизации для LLM

1. Цель задачи

Научиться применять метод AWQ (Activation-aware Weight Quantization) для 4-битного сжатия LLM совместимым с инференсом способом. Выполнить квантизацию модели на основе калибровочного датасета, измерить качество (perplexity, accuracy) против FP16-базлайна и оценить выигрыш по памяти и скорости инференса.

Ключевой результат Квантизированная модель с качеством не ниже 99% от FP16 при снижении потребления VRAM на 75% и корректно работающий инференс.

2. Исходные данные

Если нет реального GPU — симулируем:

1. Скачайте модель TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 (подойдёт 1 GB VRAM на CPU).
2. Квантизация будет медленной, но процесс тот же.
3. Для замера памяти используйте psutil вместо nvidia-smi.
4. Для оценки качества ограничьтесь измерением perplexity на 100 примерах.

3. Технологический стек

4. Этапы выполнения

Этап 1: Подготовка окружения и загрузка baseline (30 минут)

Действия

1. Создать conda-окружение с Python 3.10:

   conda create -n awq python=3.10
   conda activate awq
   

2. Установить зависимости:

   pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
   pip install transformers datasets accelerate evaluate
   pip install auto-gptq
   # Для профилирования
   pip install nvidia-ml-py psutil
   

3. Загрузить FP16 baseline модель и токенизатор:

   from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
   model_name = "HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta"  # или выбранная модель
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
   model_fp16 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
       model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto", trust_remote_code=True
   )
   model_fp16.eval()
   

4. Загрузить датасеты (калибровочный и для оценки):

   from datasets import load_dataset
   calib_dataset = load_dataset("c4", "en", split="train", streaming=True).take(256)
   eval_dataset = load_dataset("wikitext", "wikitext-2-raw-v1", split="test")
   

Ожидаемый результат этапа Рабочее окружение, загруженные FP16 модель, токенизатор, датасеты.

Этап 2: AWQ квантизация (1 час)

Действия

1. Подготовить калибровочные данные — токенизировать примеры из calib_dataset, обрезать до 2048 токенов:

   def tokenize_calib(examples):
       return tokenizer(examples["text"], truncation=True, max_length=2048)
   calib_tokens = calib_dataset.map(tokenize_calib, batched=True)
   calib_tokens = calib_tokens["input_ids"]
   

2. Загрузить квантизатор из auto_gptq с конфигурацией AWQ:

   from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM, BaseQuantizeConfig
   quantize_config = BaseQuantizeConfig(
       bits=4,
       group_size=128,           # стандартный размер группы для AWQ
       damp_percent=0.01,
       desc_act=True,
       quant_method="awq"        # используем AWQ
   )
   

3. Выполнить квантизацию:

   model_awq = AutoGPTQForCausalLM.from_pretrained(
       model_name,
       quantize_config,
       device="cuda:0"
   )
   model_awq.quantize(calib_tokens, use_triton=False)  # use_triton=True если поддерживается
   model_awq.save_quantized("./zephyr-7b-awq-4bit")
   

4. Перезагрузить квантизированную модель и проверить её работу:

   model_quant = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized(
       "./zephyr-7b-awq-4bit",
       device="cuda:0"
   )
   

Ожидаемый результат этапа Сохранённая AWQ-модель, способная генерировать текст.

Этап 3: Оценка качества (1 час)

Действия

1. Perplexity на WikiText-2 Реализовать вычисление:

   def compute_perplexity(model, encodings):
       import torch.nn.functional as F
       with torch.no_grad():
           logits = model(encodings.input_ids.to("cuda"), labels=encodings.input_ids.to("cuda"))
           loss = logits.loss
       return torch.exp(loss).item()
   

   • Использовать первые 1000 строк тестовой выборки.
   • Замерить perplexity для FP16 baseline и для AWQ.

2. Accuracy (опционально) — на задаче hellaswag с помощью lm_eval:

   pip install lm_eval==0.4.2
   lm_eval --model hf --model_args pretrained=./zephyr-7b-awq-4bit --tasks hellaswag --num_fewshot 0
   

   Или вручную: взять 100 примеров, сгенерировать завершения, сравнить с ответами.

3. Сравнить метрики

   • Perplexity: ppl_fp16 vs ppl_awq.
   • Accuracy: acc_fp16 vs acc_awq.
   • Относительная деградация: (ppl_awq / ppl_fp16 - 1) * 100%.

Ожидаемый результат этапа Таблица метрик (см. пример ниже) и вывод о том, достигнуто ли качество 99% (т.е. относительная деградация ≤1%).

Этап 4: Замер производительности и памяти (30 минут)

Действия

1. Пиковое потребление VRAM (при инференсе одного промпта длиной 512 токенов):

   torch.cuda.reset_peak_memory_stats()
   _ = model_fp16.generate(inputs, max_new_tokens=128)
   peak_fp16 = torch.cuda.max_memory_allocated() / (1024**3)
   
   torch.cuda.reset_peak_memory_stats()
   _ = model_quant.generate(inputs, max_new_tokens=128)
   peak_awq = torch.cuda.max_memory_allocated() / (1024**3)
   

2. Latency — усреднить время генерации 128 токенов для 10 запусков:

   import time
   start = time.time()
   for _ in range(10):
       model.generate(inputs, max_new_tokens=128)
   avg = (time.time() - start) / 10
   

3. Заполнить итоговую таблицу

Ожидаемый результат этапа Замеры, подтверждающие снижение памяти ~75% (сравнить: (X-X')/X ≈ 0.75).

Этап 5: Анализ и отчёт (30 минут)

Действия

1. Записать выводы:
   • Выполнено ли условие "Quality 99%" (относительная деградация perplexity ≤1%).
   • Выполнено ли условие "Memory -75%" (снижение ≥75%).
2. Сформулировать, при каких условиях AWQ даёт лучший/худший результат.
3. Оформить отчёт в Markdown (например, README.md).

Ожидаемый результат этапа Файл report.md с таблицей и анализом.

5. Критерии приемки (Definition of Done)

• FP16 baseline модель загружается и работает без ошибок.
• AWQ квантизация выполнена с помощью auto_gptq, модель сохранена.
• Perplexity на Wikitext-2 для AWQ отличается от FP16 не более чем на 1% (относительно).
• Пиковое потребление VRAM при инференсе снижено минимум на 75% (сравнение FP16 vs AWQ).
• Модель способна генерировать осмысленный текст (на одном примере).
• Подготовлен отчёт в формате Markdown, содержащий:
  • использованные гиперпараметры квантизации;
  • таблицу сравнения метрик;
  • график распределения оценок (опционально);
  • выводы.

6. Ожидаемый результат

Основной артефакт Папка zephyr-7b-awq-4bit (или аналогичная) с квантизированной моделью, пригодной для загрузки через AutoGPTQForCausalLM.from_quantized.

Дополнительно

• Скрипт quantize_and_eval.py (воспроизводимый пайплайн).
• Отчёт report.md с метриками и выводами.
• (Опционально) Экспорт в W&B или локальный CSV.

7. Возможные сложности и их решение

8. Бюджет времени (оценка)

Примечание Для первого раза заложите дополнительно 1–2 ч на отладку зависимостей и исправление ошибок.

9. Связанные вопросы из базы знаний

10. Чек-лист самопроверки

• Я установил все зависимости и проверил, что модель FP16 загружается.
• Я выполнил AWQ квантизацию и сохранил результат.
• Я замерил perplexity для обеих моделей и подтвердил, что разница ≤1%.
• Я замерил VRAM и убедился, что снижение составило ≥75%.
• Я оформил отчёт с таблицей и выводами, готовый к демонстрации.