deepseek-r1 如何做成量化int4
时间: 2025-03-02 09:50:28 浏览: 270
### 将 DeepSeek-R1 模型量化为 INT4
模型量化的目的是减少模型的存储需求和加速推理过程,而不显著降低其性能。对于将 DeepSeek-R1 模型量化到 INT4,可以采用如下方法:
#### 使用 Hugging Face Transformers 库实现 INT4 量化
Hugging Face 提供了方便的方法来加载预训练模型并应用量化技术。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
# 定义量化配置
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
)
# 加载带有INT4量化的DeepSeek-R1模型
model_path = "/path/to/DeepSeek-R1"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, quantization_config=bnb_config)
```
这段代码展示了如何利用 `BitsAndBytesConfig` 来指定使用 INT4 进行量化,并通过 `AutoModelForCausalLM.from_pretrained()` 函数加载已经过优化处理后的 DeepSeek-R1 模型[^1]。
#### 调整硬件资源分配
考虑到 INT4 量化可能会改变计算模式的需求,建议调整 GPU 或其他硬件上的资源配置以适应新情况下的最佳表现形式。这通常涉及到设置环境变量或修改框架内部参数。
#### 测试与验证
完成上述操作之后,应该对经过量化的模型进行全面评估,确保其在目标应用场景中的准确性未受到严重影响。可以通过对比原始浮点版本的结果来进行这项工作。
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