今天主要是讲了模型的部署和量化。【部署】大模型部署有以下几个特点:1.消耗显存大 2.token数量 3.结构简单。【量化】服务部署和量化是没有直接关联的,量化的最主要目的是降低显存占用,主要包括两方面的显存:…
4 bit Weight Only量化,将FP16的模型权重量化为NT4,访存量直接降为FP16模型的1/4,大幅降低了访存成本,提高了Decoding的速度。 加速的同时还节省了显存,同样的设备能够支持更大的模型以及更长的对话长度 2.2.3 如何做Weight Only的量化? LMDeploy使用MIT HAN LAB开源的AWQ算法,量化为4bit模型,推理时,先把4bit...
GPUStack - 企业级私有化部署大模型 考拉的Ai树屋 1451 0 越学越爽!4小时从零入门大模型教程,2024最详细的学习路线,让你少走99%弯路!(大模型/LLM/Agent/提示工程) 大模型学习路线 6941 120 深度学习该怎么加入先验知识?手把手教你从模型的权重、正则化技术以及数据增强切入,20分钟无痛学习! 搞AI的蛋黄酥...
一、大模型部署背景 1、模型部署定义: 将训练好的模型在特定的软硬件环境中启动的过程,使得模型能够接收输入并且返回预测的结果。 为了满足性能和效率的需求,常常需要对模型进行优化。例如模型压缩和硬件加速 2、大模型特点 参数庞大。7B模型仅仅权重就需要14+G内存。 带来巨大的内存开销 3、大模型部署挑战 低存储设...
由于默认安装的是 runtime 依赖包,但是我们这里还需要部署和量化,所以,这里选择[all]。 二、服务部署 这一部分主要涉及本地推理和部署。 我们把从架构上把整个服务流程分成下面几个模块。 模型推理/服务。主要提供模型本身的推理,一般来说可以和具体业务解耦,专注模型推理本身性能的优化。可以以模块、API等多种方式...
【大模型研究】(7):在AutoDL上部署,一键部署最新的chatglm3-6b,8bit量化需要8G内存,发现下载需要48G硬盘了,但是模型只有12Gchatglm3在2024年1月3日做了小版本升级。https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/summary一键部署脚本:https://gitee.com/fl
模型量化是一种优化技术,旨在减少机器学习模型的大小并提高其推理速度。量化通过将模型的权重和激活从高精度(如16位浮点数)转换为低精度(如8位整数、4位整数、甚至二值网络)来实现。 W4A16又是什么意思呢? W4:这通常表示权重量化为4位整数(int4)。这意味着模型中的权重参数将从它们原始的浮点表示(例如FP32、BF...
——大模型微调、量化、部署、应用 3007 1 4:13:49 App 最便捷的方式访问ChatGPT【保姆级教程】2023最新 406 -- 1:25:32 App 最全【LLama系列模型详解】开源大模型llama下载 安装 实战;llama3微调 llama3本地部署 llama3架构 llama3训练 羊驼 1694 -- 1:23:11 App 拍案叫绝!精讲CycleGan整体网络架构,...
之前在《大模型部署：TFLite中的量化》中介绍了量化的基础概念，这里再强调几个关键点。量化主要是通过减少模型参数的精度来加速推理过程的技术，量化运算符仅支持前向传递。它的原理涉及到权重和激活数据的转换，以及利用高效的 int8 矩阵乘法和卷积实现来执行计算，以提高计算速度。然而，激活数据依然以...
量化在模型部署中扮演着关键角色，特别是在处理大型模型时，它是不可或缺的一个步骤。量化通过简化表示方式，减少计算和内存消耗，利用低精度数据类型（如 8 位整数）来代替传统的 32 位浮点类型，从而显著降低内存占用和能耗，并允许模型在仅支持整数数据类型的嵌入式设备上运行。量化的核心思想是将高...