AutoAWQ 是在 MIT 的 LLM-AWQ 基础上创建和改进的。 LLM 推理的 Compute-bound 与Memory-bound: Roofline 模型 Roofline模型是一个面向吞吐量的性能模型。如下图所示:计算密度为横坐标,FLOP/s(可达到的浮点性能)为纵坐标,可得出roofline模型图像(因图像长得像屋顶所以叫roofline模型)。蓝色段中,性能受限于...
与AWQ相比,AutoAWQ不需要手动调整参数或进行复杂的优化过程。它通过自动搜索最佳通道缩放和量化参数来实现权重的自动化量化。这使得AutoAWQ更加易于使用,并且可以在更广泛的场景中应用。 AutoAWQ利用机器学习算法来自动确定最佳量化参数。它首先分析模型的激活值,以确定哪些权重对模型性能有重要影响。然后,它使用优化算法...
AWQ在各种大型语言模型(LLM)上进行了实验,结果表明,它可以实现3/4位量化,在相同精度下,AWQ的模型大小比原始模型小1/4,推理速度比GPTQ快1.45倍。 而AutoAWQ则是一种自动化的激活感知权重量化方法。它在AWQ的基础上进行了改进,通过自动搜索最佳的量化配置,进一步提高了量化精度和性能。AutoAWQ的主要特点包括: ...
AutoAWQ是AWQ的一种自动化版本,它通过自动调整量化参数来优化模型的性能。AutoAWQ的工作原理如下: 自动搜索量化参数:AutoAWQ采用一种自动搜索算法,根据模型的性能和资源消耗自动调整量化参数,包括量化位宽、量化步长等。 动态调整策略:AutoAWQ在训练过程中动态调整量化参数,以平衡模型的性能和资源消耗。这种动态调整策...
本文将以AWQ和AutoAWQ为例,介绍大模型量化技术的原理和实践。 一、什么是模型量化? 模型量化是一种通过降低推理精度损失,将连续取值的浮点型模型权重进行裁剪和取舍的技术。它的核心思想是以更少位数的数据类型用于近似表示32位有限范围浮点型数据,而模型的输入输出依然是浮点型。通过这种方式,模型量化可以达到减少...