support for 4bit quantization from transfomer library.

仓库指标

Star

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PR 合并指标

30 天内没有已合并 PR (30 天内没有已合并 PR)

描述

贡献者指南

研究方向

研究 FastChat 当前如何加载模型（例如在 model worker.py 中），并复现 transformers 库中的 load in 4bit 参数。查阅 issue 中链接的 transformers 量化文档以了解 API。检查现有评论以获取任何见解或阻碍。在模型加载管道中实现该参数，确保与现有模型服务基础设施的兼容性。

技术栈

pythonpytorch

领域

backend

议题类型

功能

难度面向新贡献者的预计实现难度，1 表示很小改动，5 表示专家级工作。

2

预计时间有经验贡献者完成调查、实现、测试并准备 pull request 的粗略时间范围。

1-3 小时

活动状态议题当前的可参与程度：新鲜、活跃、陈旧、阻塞或等待维护者输入。

活跃

清晰度议题是否清楚说明期望改动、验收标准和下一步。

清晰

前置要求

PythonPyTorchTransformers

新手友好度1-100 的估计分数，表示该议题对首次贡献者的友好程度。

60