大语言模型---Llama不同系列的权重参数文件提取；Llama-7B权重文件提取；Llama-8B权重文件提取；主要代码功能解析

1. 概要

Llama 系列模型（Meta 发布的大语言模型）在开源社区广受欢迎，不同版本（前文已经介绍过7B和8B的区别，详情请点击链接）在应用场景和硬件需求上各有不同，其权重文件的提取方式也略有差异。本文将通过代码讲解如何获取和提取 Llama 7B 和 8B 的权重参数文件。

2. Llama-7B权重文件提取

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

def save_weight_int(int_weight: torch.Tensor, path):
    if path[-4:] != '.bin':
        raise ValueError('Path must end with .bin')
    int_weight.cpu().detach().numpy().astype(np.int32).tofile(path)

if __name__ == '__main__':

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_card, local_files_only = True, cache_dir = "./model-storage")
    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_card, local_files_only = True, cache_dir = "./model-storage")

for (i, w) in model.model.layers[0].named_parameters():
    if len(w.shape) == 2:
        pp_size = w.shape[0]
        pp_size <<= args.log_off_factor  # 位移操作
    elif len(w.shape) == 1:
        (pp_size,) = w.shape
    else:
        raise ValueError(f"Unexpected shape {w.shape} for parameter {i}")
        print(f"Layer {i}, Parameter {j}, Shape: {w_orig.shape}")
        save_weight_int(w_orig, f"./zkllm-workdir/Llama-2-{args.model_size}b/layer-{i}-{j}-int.bin")

3. Llama-8B权重文件提取

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

def save_weight_int(int_weight: torch.Tensor, path):
    if path[-4:] != '.bin':
        raise ValueError('Path must end with .bin')
    int_weight.cpu().detach().numpy().astype(np.int32).tofile(path)

if __name__ == '__main__':
for i, layer in enumerate(model.model.layers):
    for j, w in layer.named_parameters():
        # 中间层参数的处理
        if len(w.shape) == 2:
            w_orig = w.float().T
        else:
            w_orig = w.float()
        print(f"Layer {i}, Parameter {j}, Shape: {w_orig.shape}")
        save_weight_int(w_orig, f"./zkllm-workdir/Llama-2-{args.model_size}b/layer-{i}-{j}-int.bin")

# 处理顶层参数（如输出层的 score.weight）
for name, param in model.named_parameters():
    if "score.weight" in name:  # 仅处理输出权重
        if len(param.shape) == 2:
            w_orig = param.float().T
        else:
            w_orig = param.float()
        print(f"Processing Output Layer Parameter {name}, Shape: {w_orig.shape}")
        save_weight_int(w_orig, f"./zkllm-workdir/Llama-2-{args.model_size}b/{name.replace('.', '-')}-int.bin")

4. 主要代码功能解析

1. save_weight_int(int_weight: torch.Tensor, path) 函数
   作用：将权重量化为 int32 数据，并以 .bin 格式保存到指定路径。

2. 遍历 model.model.layers 的所有参数

for i, layer in enumerate(model.model.layers):
    for j, w in layer.named_parameters():

• 遍历模型的每一层（model.model.layers），i是层索引，layer 是每一层的模块。
• 使用 named_parameters() 遍历每层中的所有参数（权重和偏置）。
  • j 是参数名称（例如 self_attn.q_proj.weight）。
  • w 是参数张量

2. 中间参数处理（可以去掉）

if len(param.shape) == 2:
w_orig = param.float().T
else:
w_orig = param.float()

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_43883448/article/details/144054045

免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！