[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] <请教下提供的量化脚本和hf的load_in_8bit有什么区别>

感觉是类似的方法，用时间换空间，我量化后测试速度是减慢了的：https://github.com/shuxueslpi/chatGLM-6B-QLoRA#%E6%8E%A8%E7%90%86%E6%80%A7%E8%83%BD%E6%B5%8B%E8%AF%95

链接打不开啊，还有就是我用官方的int8+lora会提示有问题，但是我看用load_in_8bit+lora就可以训，知道这是为啥吗？

@Tongjilibo 我验证下来，无论是lora还是qlora都是load官方全精度的模型，最后训练完后，把adapter和base model合并，再生成fp16，int8，int4的模型。 都放在这了：https://github.com/shuxueslpi/chatGLM-6B-QLoRA

@Tongjilibo 目前来看时因为官方的量化方式和huggingface load_in_8bit的量化方式不同，如果采用官方的量化时，全精度模型的linear层会被替换为新的linear量化层，这个时候用huggingface提供的lora层对官方量化的liear层进行替换时，是无法识别的。 具体来说，加载官方的8bit模型时，‘query_key_value’这个层会被替换为‘QuantizedLinear’，这个时候如果再用hugginface提供的lora将这个层替换为lora层时，huggingface无法将这个层识别为量化层，会将它替换为常规的linear层，并且将QuantizedLinear经过量化的权重数据赋值给这个新的层，这个时候前向传播的时候到了lora层，就会报错，因为没法用量化的权重数据和输入的浮点数进行运算。peft库lora源码的660行左右。输入x和self.weight的类型不同

def forward(self, x: torch.Tensor):
        previous_dtype = x.dtype
        if self.active_adapter not in self.lora_A.keys():
            return F.linear(x, transpose(self.weight, self.fan_in_fan_out), bias=self.bias)
        if self.disable_adapters:
            if self.r[self.active_adapter] > 0 and self.merged:
                self.unmerge()
            result = F.linear(x, transpose(self.weight, self.fan_in_fan_out), bias=self.bias)
        elif self.r[self.active_adapter] > 0 and not self.merged:
            result = F.linear(x, transpose(self.weight, self.fan_in_fan_out), bias=self.bias)

            x = x.to(self.lora_A[self.active_adapter].weight.dtype)

            result += (
                self.lora_B[self.active_adapter](
                    self.lora_A[self.active_adapter](self.lora_dropout[self.active_adapter](x))
                )
                * self.scaling[self.active_adapter]
            )
        else:
            result = F.linear(x, transpose(self.weight, self.fan_in_fan_out), bias=self.bias)

        result = result.to(previous_dtype)

        return result

@RuSignalFlag 好的，谢谢，我看了下peft里面是这样的逻辑，所以如果使用lora，比较方便的方式还是用load_in_8bit来做