另外Distiller是Intel基于Pytorch开源的模型优化工具,自然也支持Pytorch中的量化技术。 https://github.com/NervanaSystems/distiller 5 其他框架 微软的NNI集成了多种量化感知的训练算法,并支持PyTorch,TensorFlow,MXNet,Caffe2等多个开源框架。 https://github.com/microsoft/nni keras,Core ML的相关量化开源工具如下 htt...
量化（Quantize），即将训练好的模型，不论是权重还是计算op，转换为低精度去表示和计算，因FP16量化较...
大模型量化工具将高位浮点数转为低位的定点数,例如16bit降低到8bit,直接减少模型权重的体积,生成量化参数和权重文件。在无需训练成本的前提下,完成大模型的训练后压缩并最大程度保障其精度。 目前支持对包括但不限于表1中的大模型进行量化。 表1 大模型量化已验证模型列表 展开 模型名称 框架 ChatGLM2-6B ...
quantize_dynamic 这个 API 把一个 float model 转换为 dynamic quantized model,也就是只有权重被量化的 model,dtype 参数可以取值 float16 或者 qint8。当对整个模型进行转换时,默认只对以下的 op 进行转换: Linear LSTM LSTMCell RNNCell GRUCell 因为dynamic quantization只是把权重参数进行量化,而这些 layer 一...
【Quanto:Python模型量化工具包,提供了一些基本PyTorch量化工具不支持或受限制的功能。该工具包支持即时模式,适用于不可追踪模型;可以将量化模型部署在任何设备上,包括CUDA。Quanto自动插入量化和去量化存根,自动插入量化功能操作和模块,支持从浮点模型到动态到静态量化模型的流畅工作流程,以及支持量化模型序列化为state_dict...
1.SHAP (SHapley Additive exPlanations)：SHAP 是一种用于解释任何机器学习模型预测的工具。它基于博弈论中的 Shapley 值，将每个特征对预测结果的贡献进行量化，从而帮助理解模型的决策过程。2.PDPbox (Partial Dependence Plotting)：PDPbox 是一个用于创建部分依赖图的 Python 工具。部分依赖图可以展示一个或多个特征...
再比如,我在使用 MTK 的量化工具时,发现在量化推理的时候,有些 layer 强制要求输出的通道数要大于等于 4,而其他平台并没有这种要求,这就导致你在其他平台量化好的模型,在 MTK 的 APU 上用不了。 这部分差异属于特定平台的特性,需要踩坑摸索才能逐步了解。 4. 使用的方便性 上面提到的三点都是跟推理引擎相关...
支持量化的模型包括:ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B、CodeGeeX2及这些的量化模型。 -i参数指定原模型,可以是HuggingFace上的模型,也可以是本地路径的模型。 -t <type>: q4_0: 4-bit integer quantization with fp16 scales. q4_1: 4-bit integer quantization with fp16 scales and minimum values. ...
MQBench是一个基于PyTorch fx、面向多硬件平台的开源模型量化工具包。开发者可以利用MQBench将模型量化节点相对于特定硬件自动插入到原始PyTorch模块中。并且在训练后,量化模型可以顺利转换为可以在真实设备上推理的格式。 同时,在MQBench上还集成了很多高效的量化算法,如北京航空航天大学刘祥龙教授团队和商汤研究院模型工具...
POT工具,全称:Post-training Optimization Tool,即训练后优化工具,主要功能是将YOLOv5 OpenVINO™ FP32 模型进行 INT8 量化,实现模型文件压缩,从而进一步提高模型推理性能。 不同于Quantization-aware Training方法,POT使用起来更加简单,在改善 CPU 和硬件加速器延迟的同时缩减模型大小,且几乎不会降低模型准确率,因此广...