# AutoGPTQパフォーマンス比較
performance_comparison = {
    "model": ["llama-7b", "moss-moon 16b", "gpt-j 6b"],
    "GPU": ["1xA100-40G", "1xA100-40G", "1xRTX3060-12G"],
    "num_beams": [1, 4, 1],
    "fp16": [18.87, 68.79, None],
    "gptq-int4": [25.53, 91.30, 29.55]
}

pip install auto-gptq

# ウィールを保存したディレクトリにcdしてから、以下のコマンドを実行します。
pip install auto_gptq-0.2.0+cu118-cp310-cp310-linux_x86_64.whl 
# python=3.10およびcuda=11.8の環境でlinux向けにビルドされたv0.2.0 auto_gptq pre-build wheelをインストール

# CUDA拡張機能を無効にするには
BUILD_CUDA_EXT=0 pip install auto-gptq
 
# LLaMaモデルをサポートするには
pip install auto-gptq[llama]

from transformers import AutoTokenizer
from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM, BaseQuantizeConfig
import logging
 
# ロギングをセットアップ
logging.basicConfig(format="%(asctime)s %(levelname)s [%(name)s] %(message)s", level=logging.INFO, datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
 
# 事前学習済みモデルと量子化モデルのディレクトリを定義
pretrained_model_dir = "facebook/opt-125m"
quantized_model_dir = "opt-125m-4bit"
 
# Tokenizerと例を準備する
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_dir, use_fast=True)
examples = [tokenizer("auto-gptqは、GPTQアルゴリズムに基づくユーザーフレンドリーなAPIを備えた、使いやすいモデル量子化ライブラリです。")]
 
# 量子化設定を準備する
quantize_config = BaseQuantizeConfig(bits=4, group_size=128, desc_act=False)
 
# モデルをロードして、量子化して保存する
model = AutoGPTQForCausalLM.from_pretrained(pretrained_model_dir, quantize_config)
model.quantize(examples)
model.save_quantized(quantized_model_dir)

# auto_gptqを拡張して、OPTモデルをサポートする（カスタムニーズに基づいてコードを提供します）

from transformers import pipeline, AutoTokenizer
from auto_gptq import AutoGPTQForSequenceClassification
from datasets import load_dataset
# 事前学習済みと量子化されたモデルディレクトリを定義する
pretrained_model_dir = "EleutherAI/gpt-j-6b"
quantized_model_dir = "gpt-j-6b-4bit"
 
# モデルをロードし量子化する
model = AutoGPTQForSequenceClassification.from_pretrained(pretrained_model_dir)
model.quantize()
model.save_quantized(quantized_model_dir)
 
# トークナイザーと感情分析パイプラインをロードする
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(quantized_model_dir)
sentiment_analysis = pipeline("sentiment-analysis", model=model, tokenizer=tokenizer)
 
# データセットをロードする
dataset = load_dataset("cardiffnlp/tweet_sentiment_multilingual", split="test")
 
# テストデータセットでモデルを評価する
correct, total = 0, 0
for example in dataset:
    prediction = sentiment_analysis(example["text"])[0]
    if prediction["label"].lower() == example["label"].lower():
        correct += 1
    total += 1
 
# テストデータセットでモデルの精度を出力する
print(f"Accuracy: {correct / total:.2f}")