Le modèle BitNet-b1.58-2B-4T, publié par Microsoft Research en avril 2025, représente une avancée majeure dans le domaine de l'intelligence artificielle. Premier modèle open source natif à grande échelle sur 1 bit, il surmonte les limitations des techniques de quantification traditionnelles, démontrant que les modèles à faible précision peuvent réduire considérablement la consommation de ressources de calcul tout en maintenant les performances, et ouvrant la voie au déploiement local de l'IA sur les périphériques. L'article de recherche associé est disponible ci-dessous : Rapport technique BitNet b1.58 2B4T .
Ce tutoriel utilise BitNet-b1.58-2B-4T comme démonstration, l'image utilise PyTorch 2.6-2204 et la ressource informatique utilise RTX 4090.
2. Fonctionnalités principales
Architecture efficace : en utilisant des poids quantifiés ternaires (-1, 0, +1), chaque poids ne nécessite que 1,58 bits de stockage. Combinée à des valeurs d'activation 8 bits (configuration W1.58A8), l'utilisation de la mémoire non intégrée n'est que de 0,4 Go, ce qui est bien inférieur aux modèles similaires (comme les 1,4 Go du Gemma-3 1B).
Innovation en matière de formation : formation à partir de zéro (pas de post-quantification), introduction de couches BitLinear, de fonctions d'activation ReLU au carré et d'encodage de position RoPE pour garantir la stabilité de la formation de faible précision.
Avantage en termes de consommation d'énergie : la latence d'inférence du processeur est aussi faible que 29 millisecondes et la consommation d'énergie n'est que de 0,028 joules/jeton, ce qui permet un fonctionnement efficace sur des processeurs tels que l'Apple M2.
3. Étapes de l'opération
1. Après avoir démarré le conteneur, cliquez sur l'adresse API pour accéder à l'interface Web
Si « Bad Gateway » s'affiche, cela signifie que le modèle est en cours d'initialisation. Étant donné que le modèle est grand, veuillez patienter environ 1 à 2 minutes et actualiser la page.
2. Démonstration fonctionnelle
Échange et discussion
🖌️ Si vous voyez un projet de haute qualité, veuillez laisser un message en arrière-plan pour le recommander ! De plus, nous avons également créé un groupe d’échange de tutoriels. Bienvenue aux amis pour scanner le code QR et commenter [Tutoriel SD] pour rejoindre le groupe pour discuter de divers problèmes techniques et partager les résultats de l'application↓
Build AI with AI
From idea to launch — accelerate your AI development with free AI co-coding, out-of-the-box environment and best price of GPUs.
Le modèle BitNet-b1.58-2B-4T, publié par Microsoft Research en avril 2025, représente une avancée majeure dans le domaine de l'intelligence artificielle. Premier modèle open source natif à grande échelle sur 1 bit, il surmonte les limitations des techniques de quantification traditionnelles, démontrant que les modèles à faible précision peuvent réduire considérablement la consommation de ressources de calcul tout en maintenant les performances, et ouvrant la voie au déploiement local de l'IA sur les périphériques. L'article de recherche associé est disponible ci-dessous : Rapport technique BitNet b1.58 2B4T .
Ce tutoriel utilise BitNet-b1.58-2B-4T comme démonstration, l'image utilise PyTorch 2.6-2204 et la ressource informatique utilise RTX 4090.
2. Fonctionnalités principales
Architecture efficace : en utilisant des poids quantifiés ternaires (-1, 0, +1), chaque poids ne nécessite que 1,58 bits de stockage. Combinée à des valeurs d'activation 8 bits (configuration W1.58A8), l'utilisation de la mémoire non intégrée n'est que de 0,4 Go, ce qui est bien inférieur aux modèles similaires (comme les 1,4 Go du Gemma-3 1B).
Innovation en matière de formation : formation à partir de zéro (pas de post-quantification), introduction de couches BitLinear, de fonctions d'activation ReLU au carré et d'encodage de position RoPE pour garantir la stabilité de la formation de faible précision.
Avantage en termes de consommation d'énergie : la latence d'inférence du processeur est aussi faible que 29 millisecondes et la consommation d'énergie n'est que de 0,028 joules/jeton, ce qui permet un fonctionnement efficace sur des processeurs tels que l'Apple M2.
3. Étapes de l'opération
1. Après avoir démarré le conteneur, cliquez sur l'adresse API pour accéder à l'interface Web
Si « Bad Gateway » s'affiche, cela signifie que le modèle est en cours d'initialisation. Étant donné que le modèle est grand, veuillez patienter environ 1 à 2 minutes et actualiser la page.
2. Démonstration fonctionnelle
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