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BitNet: 微软开源的 1-bit 大模型推理框架

news 来源：原创 2025/4/26 6:10:18

GitHub：https://github.com/microsoft/BitNet

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微软专为 CPU 本地推理和极致压缩（低比特）大模型设计的推理框架。它支持对 1-bit/1.58-bit 量化模型进行高效、低能耗的推理，兼容 BitNet、Llama3-8B-1.58、Falcon3 等模型，适用于在本地或边缘设备上运行大模型推理任务，无需 GPU。

模型支持

安装

要求

python>=3.9
cmake>=3.22
clang>=18
- 对于 Windows 用户，请安装 Visual Studio 2022。在安装程序中，至少打开以下选项（这也会自动安装所需的附加工具，如 CMake）：
  - 使用 C++ 进行桌面开发
  - 适用于 Windows 的 C++-CMake 工具
  - 适用于 Windows 的 Git
  - 适用于 Windows 的 C++-Clang 编译器
  - LLVM 工具集（clang）的 MS-Build 支持
- 对于 Debian/Ubuntu 用户，您可以使用自动安装脚本下载
  bash -c "$(wget -O - https://apt.llvm.org/llvm.sh)"
conda （强烈推荐）

从源构建

重要

如果您使用的是 Windows，请记住始终使用 VS2022 的开发人员命令提示符/PowerShell 来执行以下命令。如果您发现任何问题，请参阅下面的常见问题解答。

克隆存储库

git clone --recursive https://github.com/microsoft/BitNet.git
cd BitNet

安装依赖项

# (Recommended) Create a new conda environment
conda create -n bitnet-cpp python=3.9
conda activate bitnet-cpppip install -r requirements.txt

生成项目

# Manually download the model and run with local path
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

usage: setup_env.py [-h] [--hf-repo {1bitLLM/bitnet_b1_58-large,1bitLLM/bitnet_b1_58-3B,HF1BitLLM/Llama3-8B-1.58-100B-tokens,tiiuae/Falcon3-1B-Instruct-1.58bit,tiiuae/Falcon3-3B-Instruct-1.58bit,tiiuae/Falcon3-7B-Instruct-1.58bit,tiiuae/Falcon3-10B-Instruct-1.58bit}] [--model-dir MODEL_DIR] [--log-dir LOG_DIR] [--quant-type {i2_s,tl1}] [--quant-embd][--use-pretuned]Setup the environment for running inferenceoptional arguments:-h, --help            show this help message and exit--hf-repo {1bitLLM/bitnet_b1_58-large,1bitLLM/bitnet_b1_58-3B,HF1BitLLM/Llama3-8B-1.58-100B-tokens,tiiuae/Falcon3-1B-Instruct-1.58bit,tiiuae/Falcon3-3B-Instruct-1.58bit,tiiuae/Falcon3-7B-Instruct-1.58bit,tiiuae/Falcon3-10B-Instruct-1.58bit}, -hr {1bitLLM/bitnet_b1_58-large,1bitLLM/bitnet_b1_58-3B,HF1BitLLM/Llama3-8B-1.58-100B-tokens,tiiuae/Falcon3-1B-Instruct-1.58bit,tiiuae/Falcon3-3B-Instruct-1.58bit,tiiuae/Falcon3-7B-Instruct-1.58bit,tiiuae/Falcon3-10B-Instruct-1.58bit}Model used for inference--model-dir MODEL_DIR, -md MODEL_DIRDirectory to save/load the model--log-dir LOG_DIR, -ld LOG_DIRDirectory to save the logging info--quant-type {i2_s,tl1}, -q {i2_s,tl1}Quantization type--quant-embd          Quantize the embeddings to f16--use-pretuned, -p    Use the pretuned kernel parameters

实战演习

基本场景

# Run inference with the quantized model
python run_inference.py -m models/BitNet-b1.58-2B-4T/ggml-model-i2_s.gguf -p "You are a helpful assistant" -cnv

usage: run_inference.py [-h] [-m MODEL] [-n N_PREDICT] -p PROMPT [-t THREADS] [-c CTX_SIZE] [-temp TEMPERATURE] [-cnv]Run inferenceoptional arguments:-h, --help            show this help message and exit-m MODEL, --model MODELPath to model file-n N_PREDICT, --n-predict N_PREDICTNumber of tokens to predict when generating text-p PROMPT, --prompt PROMPTPrompt to generate text from-t THREADS, --threads THREADSNumber of threads to use-c CTX_SIZE, --ctx-size CTX_SIZESize of the prompt context-temp TEMPERATURE, --temperature TEMPERATURETemperature, a hyperparameter that controls the randomness of the generated text-cnv, --conversation  Whether to enable chat mode or not (for instruct models.)(When this option is turned on, the prompt specified by -p will be used as the system prompt.)

基准测试

我们提供脚本来运行推理基准测试，从而提供模型。

usage: e2e_benchmark.py -m MODEL [-n N_TOKEN] [-p N_PROMPT] [-t THREADS]  Setup the environment for running the inference  required arguments:  -m MODEL, --model MODEL  Path to the model file. optional arguments:  -h, --help  Show this help message and exit. -n N_TOKEN, --n-token N_TOKEN  Number of generated tokens. -p N_PROMPT, --n-prompt N_PROMPT  Prompt to generate text from. -t THREADS, --threads THREADS  Number of threads to use.

以下是每个参数的简要说明：

-m，：模型文件的路径。这是运行脚本时必须提供的必需参数。--model
-n，：推理过程中要生成的 Token 数量。它是一个可选参数，默认值为 128。--n-token
-p，：用于生成文本的提示标记的数量。这是一个可选参数，默认值为 512。--n-prompt
-t，：用于运行推理的线程数。它是一个可选参数，默认值为 2。--threads
-h，：显示帮助消息并退出。使用此参数可显示使用信息。--help

例如：

python utils/e2e_benchmark.py -m /path/to/model -n 200 -p 256 -t 4

此命令将使用位于的模型运行推理基准测试，利用 4 个线程从 256 个令牌提示符生成 200 个令牌。/path/to/model

对于任何公共模型都不支持的模型布局，我们提供了脚本来生成具有给定模型布局的虚拟模型，并在您的机器上运行基准测试：

python utils/generate-dummy-bitnet-model.py models/bitnet_b1_58-large --outfile models/dummy-bitnet-125m.tl1.gguf --outtype tl1 --model-size 125M# Run benchmark with the generated model, use -m to specify the model path, -p to specify the prompt processed, -n to specify the number of token to generate
python utils/e2e_benchmark.py -m models/dummy-bitnet-125m.tl1.gguf -p 512 -n 128