GGML_TYPE_Q6_K- "type-0" 6位量化。超级块包含16个块,每个块有16个权重。缩放因子使用8位量化。最终每个权重使用6.5625位。 LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_K_S- 使用GGML_TYPE_Q4_K对所有张量 LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_K_M- 使用GGML_TYPE_Q6_K对attention.wv和feed_forward.w2张量的一半,其余使用GGML_TYPE...
PTQ4VM视觉曼巴训练后量化 | Visual Mamba 是一种将选择性空间状态模型 Mamba 扩展到视觉任务的方法。它按固定顺序顺序处理图像标记,积累信息以生成输出。尽管 Visual Mamba 因在各种任务中以低计算成本提供高质量输出而越来越受欢迎,但它很容易受到量化的影响,这使得进一步的性能改进具有挑战性。我们的分析表明,Visual...
OLMo 2 7B模型上架Ollama | OLMo 2是一系列由Allen Institute for AI开发的7B和13B参数模型,训练数据达5万亿tokens。这些模型在英语学术基准测试中表现出色,与同等规模的全开放模型相媲美,甚至在某些方面优于开源权重模型,如Llama 3.1。OLMo 2需要Ollama 0.5.5版本运行,7B版本具有7.3亿参数,采用Q4_K_M量化技术,...
对模型加速方向有较深了解,熟悉此领域SOTA方案,积极探索新算法; 2.对模型训练和推理调优有实操经验,有过模型量化具体实现落地经验,或者其他模型加速的落地实现; 3.了解GPU硬件架构,有CUDA编程经验。熟悉各种网络底层算子实现细节; 4.有过大模型训练/推理实操经验,熟悉其背后的加速原理和技术方案。 职位详情 北京 3-...
对模型加速方向有较深了解,熟悉此领域SOTA方案,积极探索新算法; 2.对模型训练和推理调优有实操经验,有过模型量化具体实现落地经验,或者其他模型加速的落地实现; 3.了解GPU硬件架构,有CUDA编程经验。熟悉各种网络底层算子实现细节;直聘4.有过大模型训练/推理实操经验,熟悉其背后的加速原理和技术方来自BOSS直聘案。
deepseek本地化进阶 | 昨天搞了个14b模型,存在两个问题,一是可以用更大模型吗,二是可以更方便不要用黑框dos。昨天试的显存用量并不高,于是考虑32B模型是否可行。网上有些2bit量化模型,实验约11g显存可以使用32g的模型,但是效果差,上下文换个话题的时候就傻了。于是使用的推荐的Q4_K_M的4bit模型,这也是4090显...
Dolphin 3.0已上架Ollama | Dolphin 3.0 Llama 3.1 8B 是Dolphin系列的新一代模型,旨在成为终极通用本地模型,支持编程、数学、智能代理、函数调用等多种用途。它采用基于Llama的架构,有8.03亿参数,量化为Q4_K_M,体积4.9GB,适用于本地部署。 Dolphin 3.0的最大特点是用户对系统提示、模型对齐和数据控制的自主权,...
岗位职责: 1. 负责文本视觉生成(图片,视频),文本视觉理解,多模态语言模型等基础模型的预训练及微调工BOSS直聘作,提高模型泛化能力直聘; 2. 负责多模态大模型技术的轻量化技术,研发可在手机上运行的端侧大模型,并在相关场景进行落地; 3. 负责多模态模型在场景中的应用落地,包括但不限于:图文生成创作,文本-视觉...
• 原始量化方法,4 位量化。 • q4_1: • 比 q4_0 准确度更高,但不如 q5_0。 • 推理速度比 q5 模型更快。 • q4_k_m: • 使用 Q6_K 填充一半的 attention.wv 和 feed_forward.w2 张量。 • 其余部分使用 Q4_K。 • q4_k_s: ...