Initial commit: E4B-MarkBase model integration with passing tests
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- E4B-MarkBase model (42 layers, 4.4GB) loaded successfully - All Phase 1-6 tests passed (model loading, forward pass, vision/audio towers, token generation, performance) - All stress tests passed (5/5 in 127.6s) - Concurrent inference - Memory stress (67.5 tok/s, 0 NaN) - Continuous generation - Batch processing - Long-running stability - Swift Metal inference engine with multimodal support
This commit is contained in:
MarkBase Admin
@@ -0,0 +1,179 @@
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# Gemma-4 26B 模型测试报告
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## 测试日期
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2026-06-19
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## 模型信息
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- **模型**: MLX Gemma-4 26B (gemma-4-26b-a4b-mxfp4)
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- **位置**: `~/.cache/huggingface/hub/models--mlx-community--gemma-4-26b-a4b-mxfp4/`
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- **大小**: 14.8GB (3 shards)
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- **层数**: 30层（不是42层）
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- **Hidden size**: 2816
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- **Vocab size**: 262144
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- **MoE experts**: 128专家
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## 转换过程
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### 步骤 1: 权重重命名
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- 移除 `language_model.model.` 前缀
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- 1490 个权重成功重命名
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- embed_tokens, vision_tower, layers.* 等全部重命名
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### 步骤 2: Scales 格式转换
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- uint8 → bfloat16（针对 scales）
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- embed_tokens.scales 已正确转换
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### 步骤 3: 合并 shards
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- 3个 shards 合并为单个 model.safetensors (15GB)
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### 步骤 4: 创建 config.json
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- hidden_size=2816
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- num_hidden_layers=30（修正，最初错误设置为42）
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- vocab_size=262144
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## 加载测试结果
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### 成功部分
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- ✓ embed_tokens 加载成功（支持可选 biases）
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- ✓ 权重名称自动匹配（支持带/不带前缀）
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- ✓ Layer 0-26 成功加载
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- ✓ Attention weights (q/k/v/o_proj) 全部找到
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- ✓ MLP weights (gate/up/down_proj) 全部找到
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### 失败原因
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**Fatal error: Index out of range (Swift/ContiguousArrayBuffer.swift:692)**
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根本原因：**MLX 26B 使用混合量化格式，与标准 4-bit 不兼容**
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## MLX 量化格式分析
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### 配置详情（来自原始 config.json）
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```json
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{
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"quantization": {
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"group_size": 32,
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"bits": 4,
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"mode": "mxfp4", // ← 关键：使用 MXFP4 格式
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// 所有 MLP 层使用特殊配置：
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"layers.*.mlp.gate_proj": { "group_size": 64, "bits": 8 },
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"layers.*.mlp.down_proj": { "group_size": 64, "bits": 8 },
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"layers.*.mlp.up_proj": { "group_size": 64, "bits": 8 },
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"layers.*.router.proj": { "group_size": 64, "bits": 8 }
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}
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}
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```
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### 实际权重形状分析
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#### Attention 层（MXFP4, group_size=32）
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- `q_proj.weight`: [4096, 352] → actual_dim = 2816 ✓
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- `q_proj.scales`: [4096, 88] → 2816/32 = 88 ✓
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#### MLP 层（8-bit, group_size=64）- 这是问题所在！
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- `down_proj.weight`: [2816, 528] → actual_dim = 4224 (不是2816!)
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- `down_proj.scales`: [2816, 33] → 4224/64 = 66 (但实际是33?)
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- `down_proj.biases`: [2816, 33]
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**问题**: MLP 使用 8-bit quantization，每个 uint8 存储 1 个值（不是 8 个），所以：
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- weight packed_dim = 528 实际代表 528 个值（不是 528*8）
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- scales groups = 33 代表 528/16 = 33（使用 sub-block quantization）
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### MXFP4 格式说明
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MXFP4 (Mixed-Format Floating Point 4-bit) 是一种特殊的量化格式：
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- 不是标准的 4-bit integer quantization
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- 使用特殊的浮点编码
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- 可能使用 sub-block quantization（每个 block 内有 sub-blocks）
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- 与我们使用的 "uint32 packed 4-bit" 格式完全不同
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## 兼容性问题总结
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### 1. 量化格式不兼容
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- **我们**: 标准 4-bit packed uint32（每个 uint32 存储 8 个 4-bit 值）
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- **MLX 26B**: MXFP4（特殊浮点格式）+ 8-bit（MLP 层）
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### 2. Group size 不一致
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- **我们**: 固定 group_size=64
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- **MLX 26B**:
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- Attention: group_size=32 (MXFP4)
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- MLP: group_size=64, bits=8
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### 3. Biases 处理不同
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- **我们**: biases 可选（某些权重没有 biases）
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- **MLX 26B**: MLP 层有特殊的 biases（用于 sub-block quantization）
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### 4. MoE 结构
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- **26B**: 有 128 个 MoE experts (experts.switch_glu.*)
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- **我们的代码**: 尚未实现 MoE 支持
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## 解决方案
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### 方案 1: 实现 MXFP4 + 8-bit 支持（复杂）
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- 需要实现 MXFP4 解码器
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- 需要实现 8-bit quantization kernel
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- 需要实现 MoE routing logic
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- 需要实现 sub-block quantization
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- **工作量**: 2-3周
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### 方案 2: 重新量化模型（推荐）
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- 从原始 bfloat16 Gemma-4 26B 重新量化
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- 使用标准的 4-bit quantization（group_size=64）
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- 移除 MoE 或简化为 dense layers
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- **工作量**: 1-2天（需要下载原始模型并量化）
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### 方案 3: 等待 HuggingFace 支持
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- HuggingFace transformers 目前不支持 Gemma-4
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- 等待官方支持后，使用标准量化工具
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- **时间**: 不确定
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### 方案 4: 使用其他 4-bit 模型（最简单）
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- 继续使用 E4B/12B 4-bit 模型（已完美支持）
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- 等待社区提供标准 4-bit 量化的 Gemma-4 26B
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- **立即可用**
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## 代码改进
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尽管 26B 加载失败，但我们做出了重要改进：
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### 1. 支持可选 biases
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- `quantizedGroup()` 现在支持缺失 biases 的权重
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- 自动创建 zero biases 如果缺失
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- **用途**: MLX 格式的某些权重没有 biases
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### 2. 权重名称自动匹配
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- 自动尝试去除 `language_model.model.` 前缀
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- 支持原始 MLX 格式和转换后格式
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- **用途**: 兼容不同来源的模型
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### 3. Layer 数量动态检测
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- 从实际权重推断层数（30层）
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- 不依赖 config.json（可能不准确）
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### 4. 调试输出增强
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- 显示每个权重的形状和 dtype
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- 显示 scales groups 计算
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- 便于诊断量化格式问题
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## 下一步建议
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### 立即可行
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1. **继续使用 E4B/12B**: 已完美支持，性能优秀
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2. **等待社区**: 等待标准 4-bit 量化的 Gemma-4 26B 发布
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3. **文档更新**: 说明 MXFP4 不兼容性
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### 长期规划
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1. **实现 MoE**: 为未来更大模型做准备
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2. **扩展量化支持**: 支持 8-bit, MXFP4, GPTQ 等多种格式
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3. **自动量化工具**: 提供从 bfloat16 → 4-bit 的转换工具
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## 结论
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MLX Gemma-4 26B 使用 MXFP4 混合量化格式，与我们的标准 4-bit packed uint32 格式不兼容。虽然成功加载了部分权重（embed_tokens, attention），但 MLP 层的 8-bit quantization 导致了数组越界错误。
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建议使用方案 4（继续使用 E4B/12B），这是最稳定、最快速的解决方案。对于 26B+ 模型，建议等待社区提供标准 4-bit 量化版本，或实现完整的 MXFP4/MoE 支持。
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**测试状态**: 部分成功（权重加载）→ 失败（MLP 量化格式不兼容）
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**根本原因**: MXFP4 + 8-bit 混合量化 vs 标准 4-bit
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**建议**: 使用 E4B/12B 或等待标准 4-bit 26B
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