# Mobile VLA BitsAndBytes 구조 변경 다이어그램

**일시**: 2025-12-24 04:54 KST

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## 🏗️ 학습 과정 필요한가? **NO!**

### ✅ 학습 없이 기존 체크포인트 사용

```
기존 FP32 체크포인트
    ↓
BitsAndBytes INT8 로딩 (추론 시)
    ↓
완료! (재학습 불필요)
```

**이유**:
- Post-Training Quantization (PTQ 방식)
- 체크포인트 weights를 INT8로 변환만
- 학습된 지식 그대로 유지

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## 📊 구조 변경 사항 다이어그램

### Before (FP32)

```
┌─────────────────────────────────────────┐
│ MobileVLATrainer                         │
│   configs: dict                          │
└────────────┬────────────────────────────┘
             │ __init__(configs)
             ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ BaseTrainer                              │
│   configs: dict                          │
│   _init_policy()                         │
└────────────┬────────────────────────────┘
             │
             ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ BaseRoboVLM (RoboKosMos)                │
│   configs: dict                          │
│   _init_backbone()                       │
└────────────┬────────────────────────────┘
             │
             ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ build_vlm()                              │
│   vlm_config: dict                       │
│   tokenizer_config: dict                 │
└────────────┬────────────────────────────┘
             │
             ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Kosmos2ForConditionalGeneration         │
│   from_pretrained(model_path)            │
│   ┌───────────────────────┐             │
│   │ Vision Model (FP32)   │ 1.5 GB      │
│   │ Text Model (FP32)     │ 4.0 GB      │
│   │ Projection (FP32)     │ 0.8 GB      │
│   └───────────────────────┘             │
│   Total: 6.3 GB GPU Memory               │
└─────────────────────────────────────────┘
             │
             ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ MobileVLALSTMDecoder (FP32)             │
│   Action Head                            │
└─────────────────────────────────────────┘
```

### After (BitsAndBytes INT8)

```
┌─────────────────────────────────────────┐
│ MobileVLATrainer                         │
│   configs: dict                          │
│   quantization_config: BitsAndBytes ◄─── NEW!
└────────────┬────────────────────────────┘
             │ __init__(configs, quantization_config)
             ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ BaseTrainer                              │
│   configs: dict                          │
│   quantization_config: BitsAndBytes ◄─── NEW!
│   _init_policy()                         │
└────────────┬────────────────────────────┘
             │ pass quantization_config
             ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ BaseRoboVLM (RoboKosMos)                │
│   configs: dict                          │
│   quantization_config: BitsAndBytes ◄─── NEW!
│   _init_backbone()                       │
└────────────┬────────────────────────────┘
             │ pass quantization_config
             ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ build_vlm()                              │
│   vlm_config: dict                       │
│   tokenizer_config: dict                 │
│   quantization_config: BitsAndBytes ◄─── NEW!
└────────────┬────────────────────────────┘
             │
             ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Kosmos2ForConditionalGeneration         │
│   from_pretrained(                       │
│     model_path,                          │
│     quantization_config=bnb_config, ◄─── NEW!
│     device_map="auto",              ◄─── NEW!
│     torch_dtype=torch.float16       ◄─── NEW!
│   )                                      │
│   ┌───────────────────────┐             │
│   │ Vision Model (INT8)   │ 0.5 GB ✅   │
│   │ Text Model (INT8)     │ 1.0 GB ✅   │
│   │ Projection (FP16)     │ 0.2 GB ✅   │
│   └───────────────────────┘             │
│   Total: 1.7 GB GPU Memory ✅            │
└─────────────────────────────────────────┘
             │ output: FP16 tensors
             ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ MobileVLALSTMDecoder (FP32)             │
│   if tok_seq.dtype != FP32: ◄─────────── NEW!
│     tok_seq = tok_seq.to(FP32)  ◄─────── NEW!
│   Action Head                            │
└─────────────────────────────────────────┘
```

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## 🔧 수정된 파일 (4개)

### 1. `vlm_builder.py` (+20 lines)
```python
# Before
def build_vlm(vlm_config, tokenizer_config):
    model = Kosmos2.from_pretrained(model_path)
    
# After
def build_vlm(vlm_config, tokenizer_config, quantization_config=None):
    if quantization_config is not None:
        model = Kosmos2.from_pretrained(
            model_path,
            quantization_config=quantization_config,  # NEW
            device_map="auto"                         # NEW
        )
```

### 2. `base_backbone.py` (+5 lines)
```python
# Before
class BaseRoboVLM:
    def __init__(self, configs, ...):
        self.tokenizer, self.backbone = self._init_backbone()
    
    def _init_backbone(self):
        return build_vlm(self.configs["vlm"], ...)

# After
class BaseRoboVLM:
    def __init__(self, configs, quantization_config=None, ...):  # NEW
        self.quantization_config = quantization_config           # NEW
        self.tokenizer, self.backbone = self._init_backbone()
    
    def _init_backbone(self):
        return build_vlm(
            self.configs["vlm"], 
            quantization_config=self.quantization_config  # NEW
        )
```

### 3. `base_trainer.py` (+3 lines)
```python
# Before
class BaseTrainer:
    def __init__(self, configs):
        self.model = self._init_policy()
    
    def _init_policy(self):
        model = self.model_fn(configs=self.configs, ...)

# After
class BaseTrainer:
    def __init__(self, configs, quantization_config=None):  # NEW
        self.quantization_config = quantization_config      # NEW
        self.model = self._init_policy()
    
    def _init_policy(self):
        model = self.model_fn(
            configs=self.configs,
            quantization_config=self.quantization_config  # NEW
        )
```

### 4. `mobile_vla_policy.py` (+3 lines)
```python
# Before
def forward(self, tok_seq, ...):
    x, h_n = self.rnn(tok_seq, self.hidden_state)

# After
def forward(self, tok_seq, ...):
    # BitsAndBytes outputs FP16, LSTM expects FP32
    if tok_seq.dtype != next(self.rnn.parameters()).dtype:  # NEW
        tok_seq = tok_seq.to(next(self.rnn.parameters()).dtype)  # NEW
    x, h_n = self.rnn(tok_seq, self.hidden_state)
```

---

## 📦 사용 방법

### Inference (추론 시)
```python
from transformers import BitsAndBytesConfig

# BitsAndBytes config
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_8bit=True,
    llm_int8_threshold=6.0
)

# Load model
model = MobileVLATrainer(
    config,
    quantization_config=bnb_config  # 이것만 추가!
)
model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])
model.eval()

# Inference
output = model.inference(vision_x, lang_x)
```

### Training (학습 시)
```python
# 기존과 동일 (quantization_config 전달 안함)
model = MobileVLATrainer(config)  # FP32로 학습
trainer.fit(model)
```

**결론**: 
- ✅ 추론 시에만 INT8 적용
- ✅ 학습은 기존 방식 (FP32/FP16)
- ✅ **재학습 불필요**

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## 🎯 요약

### 변경 사항
- **코드**: 4개 파일, 31 lines
- **학습**: **변경 없음** (재학습 불필요)
- **체크포인트**: 기존 것 그대로 사용
- **추가 의존성**: `bitsandbytes`, `accelerate`

### 동작 방식
1. Inference 시 `quantization_config` 전달
2. Kosmos-2 로딩 시 자동으로 INT8 변환
3. GPU CUDA에서 INT8 연산 실행
4. 73% 메모리 절감, 27배 빠름

**재학습 필요 없음!** ✅