权重（weight）：weight的量化是最常规也是最常见的。量化weight可达到减少模型大小内存和占用空间。激活（...
模型量化方法是指将金融模型转化为可计算的数字形式的过程。这种方法可以将模型中的各种参数、变量和方程式表示为数字,从而方便进行数据分析、风险评估和投资决策。模型量化方法主要应用于金融、投资、风险管理和保险等领域。 模型量化方法可以应用于多种金融和投资领域,包括股票、债券、期货、外汇、证券、基金、房地产和保...
权重打包技术可以与量化结合使用，通过减少模型参数的数量来进一步压缩模型大小，同时保持模型性能。这通常通...
OpenVINO NCCF(Neural Network Compression Framework)量化框架是OpenVINO工具套件中的一个重要组成部分,旨在帮助开发者通过量化技术优化深度学习模型的性能。OpenVINO NCCF是一个用于深度学习模型压缩的框架,它提供了多种压缩算法,包括量化、剪枝、蒸馏等,以帮助开发者减小模型大小、提高推理速度和降低功耗。量化作为其中的一...
在我们进入量化策略之前,我们先介绍一个前置的方法:分片。通过分片可以将模型分割成小块,每个分片包含模型的较小部分,通过在不同设备上分配模型权重来解决GPU内存限制。 虽然它没有任何的压缩和量化,但是这种方法算是一个最简单的加载大模型的方案。 比如Zephyr-7B-β,实际上已经分片了!如果进入模型并点击“Files an...
是一种高效的量化方法,用于大规模语言模型的量化和加速推理。GPTQ 主要目标是在不显著降低模型性能的情况下,最大限度地减少模型的计算复杂度和内存占用,从而使得这些模型可以在资源有限的硬件上运行。 GPTQ 的主要特征和优势 逐层量化(Per-Layer Quantization): ...
深度神经网络模型量化可以根据不同的维度进行分类,主要包括以下几种基本方法: 1. 按量化参数分类 静态量化(Static Quantization): 静态量化在量化过程中使用一组固定的量化参数(如缩放因子和零点),这些参数通常在量化前通过校准数据集来确定,并在推理过程中保持不变。静态量化适合那些对推理效率要求较高的场景,因为它能...
简单说一下背景,权重量化,在模型参数不是那么多的时候,RTN也能表现的不错。有且不止一篇paper指出,当量化的模型参数超过6.7B后,精度就会出现严重的下降,上图的竖轴是mean zeroshot acc. LLM.int8提出的解决方案是按照经验保留一些参数不要量化,只量化那些对精度影响不大的参数,好消息是,那些非常重要的参数,只占...