一步量化(仅对权重量化), 两步量化(对神经元与特征图量化,第一步先对feature map进行量化,第二步再对权重量化) torch fx 模型量化的简单实现 conv + bn 融合生成新conv deffuse_conv_bn_weights(conv_w,conv_b,bn_rm,bn_rv,bn_eps,bn_w,bn_b,transpose=False):conv_weight_dtype=conv_w.dtypeconv_...
代码实战 1、层替换。将模型中所有的线性层替换为bitsandbytes的Linear8bitLt类 Linear8bitLt 2、权重替换。对所替换的层的weight创建为bitsandbytes的Int8Params类参数。 set_module_quantized_tensor_to_device 此类重写了to()和cuda()函数,会在将权重上传至GPU时进行权重量化。
模型量化是一种模型压缩技术,其核心思想是将原本使用浮点数表示的模型参数转换为整数表示,以此来减少模型的存储空间需求并加速计算过程。 具体来说,量化可以将原本使用float32类型的数据转换为int8类型的数据,这意味着每个权重值占用的空间从32位减少到8位,不仅减少了模型的大小,也降低了计算所需的带宽和计算资源。 ...
2.2 创建Calibration数据dataloader 这个Calibration是整个量化的主流程,整体流程可以归纳为: fake quant weight,对原有的模型进行假量化,就是将模型的权重用MAX_ABS量化到int8,再从int8反量化到float类型。这里是为了统计的激活值的范围更精确。 将假量化模型和浮点模型的tensor放入两个不同的map 2.3 离线量化 整体流...
本文将深入探讨量化的基本原理,介绍LLM.int8()大模型量化方法,并通过具体的代码实战来展示如何实现模型的量化,以便在各种设备上高效运行这些模型。 大语言模型LLM因其庞大的参数规模,往往难以在消费级硬件上直接运行。这些模型的参数量可能达到数十亿级别(主要是权重),这些参数不仅存储成本高,推理阶段的计算量也很大。
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借助PyTorch的FX（Functional eXpressions）工具，实现模型量化的代码量可以控制在300行以内。FX提供了灵活的API，允许开发者自定义量化策略，从权重、特征图到梯度的每一个量化步骤。通过集成FX，开发者可以轻松地在模型的前向和反向传播过程中实现量化，从而有效优化模型的部署和训练过程，同时保持预测精度。
1. 标准用途 那么什么是量化,为什么要使用量化呢?让我们来弄清楚! 首先,让我们谈谈数据。因此,为了创建模型(进行训练),我们需要在表中仔细收集数据。此类数据的来源可以是能够解释目标数据的任何信息(由模型确定,例如交易信号)。数据源被称为不同的预测因素、特征、属性或因素。数据线的出现频率由现象的可比过程观察...
这里我们来拆解下,后续择机代码实现。 这篇研报总结起来:基于GPT和多智能体系统构建端到端的量价因子挖掘系统。 一共有3个智能体协同构成:FactGPT, CodeGPT和EvalGPT。 FactorGPT负责构建因子表达式,采用了Few-Shot方式,在提示中加入已有的因子示例。要求模型直接输出因子的名称、数学表达式和含义。
Fama-French模型的因子计算与时序回归代码实现-量化金融与机器学习2024 658播放 宽客的门派之争:P Quant VS Q Quant 1905播放 3.2 pandas量化实习常用函数介绍系列一 1757播放 股价是否虚高?比亚迪篇 633播放 金融行业应届生的第一份高质量实习 6801播放 30分钟带你全面了解英国 24.0万播放 如何利用ChatGPT,5分钟...