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...
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...
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 and versions”链接,可以看到模型被分成了8个部分。 模型的...
该量化方式即用一部分位数表示整数,一部分位数表示小数位。 例如 以int8为例子 对应 max_float = 2.8,min_float = 0.1,由于整个整数范围0~2 需要两位才能表示对应范围,所以该定点量化方式会用8-1-2=5位去量化小数位 五、混合量化 混合量化,即顾名思义即模型在转换过程中包含了不同的量化方式。该技术主要针...
对称量化 量化公式 量化操作 Clip Error 和 Round Error 量化参数 基于统计信息的方法 基于搜索的方法 基于优化的方法 上一节我们在介绍模型量化初步认识的时候,我们有提到模型量化会对数据表示引入误差,导致分布的偏移。这一节以最基础的均匀量化作为切入点进行进一步解释。 均匀量化 定义:模型量化本质上是一种映射...
量化旨在将模型参数的浮点精度从较高位宽（如 32 位浮点数）降低到较低位宽（如 8 位整数）。减少...
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): ...
训练后量化方法 权重量化 全量化(权重和激活量化) 结语 近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。 模型压缩主要分为如下几类: 剪枝(Pruning) 知识蒸馏(Knowledge Distillation...
该方法包括:对于图像分类模型的任一网络层,在网络层的权重和输入图像在网络层的输入特征值呈长尾分布的情况下,基于第一量化位宽,分别对权重和输入特征值进行量化,得到网络层的第一量化权重和第一量化特征值;在第一量化位宽不小于第二量化位宽的情况下,分别对第一量化权重和第一量化特征值进行截断,得到长度为第二...