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文章目錄
- 前言
- 一、配置
- 二、報錯
- 總結
前言
大型語言模型（LLM）面臨的挑戰：高能耗、高內存需求、部署門檻高。
微軟提出 BitNet 架構，旨在實現低功耗、低延遲、高效率的推理。（ https://pypi.org/project/bitnet/ ）BitNet架構
BitNet b1.58 2B4T：首個開源、原生訓練的 1-bit LLM，參數量達 20 億[1]。
【1】 Ma, S., Wang, H., Dong, L., Huang, S., Wang, H., et.al., 2023. “BitNet b1.58 2B4T Technical Report.” arXiv preprint,
arXiv:2504.12285. 2025
BitLinear 層：替代傳統的 nn.Linear 層，支持三值權重（-1, 0, +1），實現 1.58-bit 精度。（ 支持原生1.58bit訓練，而不是量化后1.58bit）
激活量化：采用 8-bit 整數量化，形成 W1.58A8 配置。
Transformer 架構優化：引入平方 ReLU 激活函數、旋轉位置嵌入（RoPE）和 subln 歸一化，確保低位訓練穩定性。
提示：以下是本篇文章正文內容，下面案例可供參考
一、配置
不加源（極慢）
pip install bitnet
使用阿里源（快）
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple bitnet
使用清華源（慢）
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple bitnet
二、報錯
OSError: [WinError 5] 拒絕訪問。: 'd:\\anaconda\\envs\\myenv-cvrp\\scripts\\tqdm.exe'
錯誤是因為在卸載或安裝 tqdm 包時，Python 沒有足夠的權限來操作相關的文件。
使用 --user 參數安裝 如果你希望只對當前用戶安裝，可以嘗試使用 --user 選項，這將安裝包到用戶目錄中，避免涉及到系統級別的權限問題：
pip install --user -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple bitnet
