专家剪枝实战使用REAP方法复现Qwen3.5-35B-A3B-20%剪枝过程【免费下载链接】Qwen-3.5-28B-A3B-REAP项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/0xSero/Qwen-3.5-28B-A3B-REAPQwen3.5-35B-A3B-REAP是基于Qwen3.5-35B-A3B模型通过REAPRouter Expert Agglomerative Pruning方法实现20%专家剪枝的优化版本。本指南将详细介绍如何使用项目提供的配置文件和工具链从零开始复现这一高效剪枝过程帮助开发者在保持模型性能的同时显著降低计算资源消耗。准备工作环境与文件解析核心配置文件说明剪枝过程的核心参数定义在reap_layerwise_args.yaml中其中关键配置包括剪枝比例控制cluster_args.compression_ratio: 0.2明确指定20%的剪枝目标专家聚类方法cluster_args.cluster_method: agglomerative采用层次聚类算法评估任务集eval_args.evalplus_tasks包含mbpp和humaneval代码生成任务eval_args.lm_eval_tasks涵盖winogrande、arc_challenge等7项通用能力评估模型架构信息可在config.json中查看原始模型包含205个专家num_experts: 205每次token生成调用8个专家num_experts_per_tok: 8剪枝后将保留164个专家。环境要求Python 3.8PyTorch 2.0transformers 5.3.0与配置文件中transformers_version: 5.3.0匹配至少16GB显存的GPU推荐A100或同等算力剪枝全流程从观测到评估1. 克隆项目仓库git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/0xSero/Qwen-3.5-28B-A3B-REAP cd Qwen-3.5-28B-A3B-REAP2. 专家行为观测Observer PhaseREAP方法首先需要收集专家路由行为数据对应配置文件中的obs_args部分obs_args: batch_size: 1 distance_measure: angular # 使用角距离度量专家相似度 model_max_length: 2048 samples_per_category: 1024 # 每个类别采样1024个样本 record_pruning_metrics_only: true执行观测命令实际执行需结合具体训练框架# 示例命令具体需参考项目官方脚本 python reap/observer.py --config reap_layerwise_args.yaml此步骤将生成专家激活模式文件observations_merged.pt记录不同输入下专家的选择频率和特征相似度。3. 专家聚类与剪枝Pruning Phase基于观测数据使用层次聚类算法将相似专家合并cluster_args: cluster_method: agglomerative linkage_method: average # 平均距离 linkage 方法 expert_sim: ttm # Token Type Matching相似度度量 frequency_penalty: true # 对高频专家应用惩罚避免过度剪枝剪枝执行命令# 示例命令 python reap/pruner.py --config reap_layerwise_args.yaml剪枝过程会自动保留超级专家高贡献度专家和离群专家独特功能专家确保模型关键能力不受影响。4. 模型评估与验证剪枝完成后通过eval/目录下的评估脚本验证性能eval_args: run_evalplus: true # 启用EvalPlus代码评估 run_lm_eval: true # 启用LM-Eval通用能力评估 greedy: true # 使用greedy解码策略 temperature: 0.7 # 生成温度评估结果将保存在eval/evalplus_results/目录如eval/evalplus_results/humaneval/Qwen--Qwen3.5-35B-A3B_openai_temp_0.0_eval_results.jsoneval/lm_eval_results_sampled_table.txt关键参数调优指南剪枝比例调整如需修改剪枝比例可调整compression_ratio参数cluster_args: compression_ratio: 0.3 # 改为30%剪枝评估任务定制添加或移除评估任务eval_args: lm_eval_tasks: - mmlu - hellaswag # - arc_challenge # 注释掉不需要的任务显存优化对于显存受限环境启用低内存模式layerwise_args: low_cpu_mem_usage: true max_gpu_memory: 12GB # 限制GPU内存使用常见问题解决剪枝后性能下降若评估分数显著下降建议降低剪枝比例减小compression_ratio禁用频率惩罚frequency_penalty: false检查是否保留了关键专家perserve_super_experts: true聚类过程缓慢可通过以下方式加速减少采样数量samples_per_category: 512使用更快的距离度量distance_measure: euclidean启用并行计算obs_args.batch_size: 4总结通过REAP方法对Qwen3.5-35B-A3B模型进行20%专家剪枝可在config.json定义的架构基础上显著降低计算资源需求同时保持核心性能。关键步骤包括专家行为观测、层次聚类和多维度评估所有参数均可通过reap_layerwise_args.yaml灵活配置。建议在剪枝过程中逐步调整参数并通过eval/目录下的评估结果验证优化效果。【免费下载链接】Qwen-3.5-28B-A3B-REAP项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/0xSero/Qwen-3.5-28B-A3B-REAP创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考