1. 说明 看到最近为微软更新了一个BitNet新版本bitnet-b1.58-2B-4T ,参数只采用{-1, 0, 1}来表示,在普通CPU上性能挺好,而网络上测试结果不多,因此这里试试看到底效果怎么样。
这里尝试了2种方式,一个是利用官方提供的网站,进行效果测试,另一个是下载模型自己本地搭建C++推理环境,两种情况都只在CPU上进行测试。整体测试下来,两种情况的效果都还是不能让人满意,有一点智商但不高,速度倒确实挺快的。不过随着模型不断迭代,或许未来能走出跟云端GPU环境部署的模型完全不一样的道路。
2. 官方提供网站测试效果 测试地址:https://bitnet-demo.azurewebsites.net/
CPU测试速度:~25token/s
下面是对话结果(>表示用户输入)
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整体结论:
有一定的常识和知识能力,但也有一些幻觉,如李白的书《静夜思》
输出格式很容易出错,例如大量返回User: 或Assistant这种标记符号,经常中英文混杂
3. 本地C++测试 代码仓库:GitHub - microsoft/BitNet: Official inference framework for 1-bit LLMs
根据README仓库,进行代码编译与部署
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 git clone --recursive https://github.com/microsoft/BitNet.git cd BitNetconda create -n bitnet-cpp python=3.9 -y conda activate bitnet-cpp pip install -r requirements.txt huggingface-cli download microsoft/BitNet-b1.58-2B-4T-gguf --local-dir models/BitNet-b1.58-2B-4T python setup_env.py -md models/BitNet-b1.58-2B-4T -q i2_s python run_inference.py -m models/BitNet-b1.58-2B-4T/ggml-model-i2_s.gguf -p "You are a helpful assistant" -cnv
测试结果:
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可能是因为采用量化版本的原因,结果比云端CPU要差,基本不可用,表现在几个方面:
本地的性能可以用下面的命令测试:
1 python utils/e2e_benchmark.py -m models/BitNet-b1.58-2B-4T/ggml-model-i2_s.gguf -n 200 -p 256 -t 4
结果如下:
模型大小:1.71GB
模型参数量:2.74B
速度: 24.96 ± 0.04 token/s,跟官方demo基本一致
4. 总结 这个模型有一定的能力,但还是属于智商不在线的情况,在CPU上能跑出25token/s的速度,或许能将AI能力带到一些更多的嵌入式设备上。