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Eine leichtgewichtige PyTorch-Bibliothek, die große Sprachmodelle durch k-Bit-Quantisierung zugänglicher macht.

MITPython 7.4kbitsandbytes-foundationbitsandbytes Last Updated: 2025-07-21

bitsandbytes Projekt im Detail

Projektübersicht

bitsandbytes ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die von der bitsandbytes Foundation gepflegt wird und sich darauf spezialisiert hat, große Sprachmodelle durch k-Bit-Quantisierungstechniken zugänglicher und einfacher bereitzustellen. Das Projekt ist ein leichtgewichtiger Python-Wrapper um CUDA-benutzerdefinierte Funktionen, der sich insbesondere auf 8-Bit-Optimierer, Matrixmultiplikation (LLM.int8()) sowie 8-Bit- und 4-Bit-Quantisierungsfunktionen konzentriert.

Projektadresse: https://github.com/bitsandbytes-foundation/bitsandbytes

Offizielle Dokumentation: https://huggingface.co/docs/bitsandbytes/main

Kernfunktionsmerkmale

1. Quantisierungstechniken

  • 8-Bit-Quantisierung: Verwendet Block-Wise-Quantisierungstechniken, um die Speicherbelegung erheblich zu reduzieren und gleichzeitig eine Leistung nahe 32 Bit aufrechtzuerhalten.
  • 4-Bit-Quantisierung: Bietet fortschrittliche 4-Bit-Quantisierungsmethoden wie NF4 (Normal Float 4-bit) und FP4 (Float Point 4-bit).
  • Dynamische Quantisierung: Verwendet Block-Wise-Dynamic-Quantisierungsalgorithmen zur Optimierung der Speichereffizienz.

2. Optimierer-Unterstützung

  • 8-Bit-Optimierer: Bietet verschiedene 8-Bit-Optimierer über das Modul bitsandbytes.optim.
  • Speichereffizienz: Deutlich reduzierter Speicherverbrauch im Vergleich zu herkömmlichen 32-Bit-Optimierern.
  • Leistungserhaltung: Aufrechterhaltung der Trainingsergebnisse bei gleichzeitiger Reduzierung des Speicherverbrauchs.

3. Quantisierte lineare Schichten

  • Linear8bitLt: 8-Bit-Implementierung der linearen Schicht.
  • Linear4bit: 4-Bit-Implementierung der linearen Schicht.
  • Plug-and-Play: Kann direkt durch standardmäßige lineare PyTorch-Schichten ersetzt werden.

Technische Vorteile

Speichereffizienz

bitsandbytes reduziert den Speicherbedarf des Modells durch Quantisierungstechniken erheblich. Beispielsweise benötigt der traditionelle Adam-Optimierer für ein Modell mit 1 Milliarde Parametern 8 GB Speicher zum Speichern des Optimiererstatus, während diese Anforderung durch die Verwendung von 8-Bit-Quantisierung erheblich reduziert werden kann.

Hardwarekompatibilität

Das Projekt arbeitet daran, mehr Hardware-Backends zu unterstützen:

  • CUDA GPU (hauptsächlich unterstützt)
  • Intel CPU + GPU
  • AMD GPU
  • Apple Silicon
  • NPU (Neuronale Verarbeitungseinheit)

Integration mit QLoRA

Die 4-Bit-Quantisierungstechnologie von bitsandbytes wird häufig in Kombination mit QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation) verwendet, um Folgendes zu erreichen:

  • Quantisierung des Zielmodells auf 4 Bit und Einfrieren.
  • Verwendung der LoRA-Technologie zur Feinabstimmung des eingefrorenen 4-Bit-Modells.
  • Deutliche Reduzierung der Feinabstimmungskosten bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Leistung.

Anwendungsbereiche

1. Inferenz großer Sprachmodelle

  • Bereitstellung großer Modelle auf begrenztem GPU-Speicher.
  • Verbesserung der Inferenzgeschwindigkeit und -effizienz.
  • Reduzierung der Bereitstellungskosten.

2. Modell-Feinabstimmung

  • Effiziente Feinabstimmung in Kombination mit QLoRA.
  • Training großer Modelle auf Consumer-Hardware.
  • Schnelle Prototypenentwicklung und Experimente.

3. Edge Computing

  • Ausführen von KI-Modellen auf ressourcenbeschränkten Geräten.
  • Bereitstellung auf mobilen und eingebetteten Systemen.
  • Echtzeit-Inferenzanwendungen.

Technische Prinzipien

Block-Wise-Quantisierung

bitsandbytes verwendet die Block-Wise-Dynamic-Quantisierungstechnologie, um die Gewichtsmatrix in kleine Blöcke zu unterteilen, wobei jeder Block unabhängig quantisiert wird. Diese Methode ermöglicht eine effiziente Komprimierung bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Genauigkeit.

LLM.int8()-Algorithmus

Dies ist einer der Kernalgorithmen von bitsandbytes, eine 8-Bit-Matrixmultiplikationsimplementierung, die speziell für große Sprachmodelle entwickelt wurde und die Speichernutzung erheblich reduziert, während die Modellleistung erhalten bleibt.

Gemischte Präzisionsverarbeitung

Für bestimmte kritische Schichten (z. B. besonders empfindliche Aufmerksamkeits-Schichten) unterstützt die Bibliothek die gemischte Präzisionsverarbeitung, um das optimale Gleichgewicht zwischen Quantisierung und voller Präzision zu finden.

Vergleich mit anderen Quantisierungsmethoden

Im Vergleich zu GPTQ

  • Benutzerfreundlichkeit: bitsandbytes verwendet HuggingFace-Gewichte, was die Implementierung vereinfacht.
  • Geschwindigkeit: Langsamer als andere Quantisierungsmethoden.
  • Kompatibilität: Höherer Integrationsgrad in das bestehende Ökosystem.

Im Vergleich zu AWQ

  • Allgemeingültigkeit: Unterstützt eine breitere Palette von Modellarchitekturen.
  • Speichereffizienz: Optimierterer Speicherverbrauch in bestimmten Szenarien.
  • Bereitstellungsflexibilität: Unterstützt mehrere Hardware-Backends.

Installation und Verwendung

Grundlegende Installation

pip install bitsandbytes

Verwendungsbeispiel

import bitsandbytes as bnb
from transformers import AutoModelForCausalLM

# Laden eines 4-Bit-Quantisierungsmodells
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "model_name",
    load_in_4bit=True,
    device_map="auto"
)

Community und Support

Wartungsteam

Das Projekt wird von der bitsandbytes Foundation gepflegt und von mehreren Sponsoren unterstützt, um die kontinuierliche Entwicklung und Verbesserung des Projekts sicherzustellen.

Ökosystemintegration

  • HuggingFace: Tiefe Integration in die Transformers-Bibliothek.
  • vLLM: Unterstützt die Inferenz von vorquantisierten Checkpoints.
  • Verschiedene Feinabstimmungs-Frameworks: Kompatibel mit Tools wie QLoRA, Unsloth usw.

Zusammenfassung

bitsandbytes ist ein wichtiges Werkzeug im Bereich der KI, das die Bereitstellung und Verwendung großer Sprachmodelle durch fortschrittliche Quantisierungstechniken einfacher und wirtschaftlicher macht. Ob Forscher, Entwickler oder Unternehmensanwender, sie alle können diese Bibliothek verwenden, um modernste KI-Modelle in ressourcenbeschränkten Umgebungen effizient zu nutzen. Seine Open-Source-Natur und die aktive Community-Unterstützung machen es zu einer der bevorzugten Lösungen im Bereich der Quantisierungstechnologie.

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