从GPU/CPU 的利用率可以看出,KTransformers 主要靠 CPU 推理,AMX 指令集和内存访问速度很关键,GPU 利用率很低,反而不关键。 DeepSeek-R1-Q4_K_M 4 bit 量化模型较非量化模型效果有显著差距,可以观察到指令遵循都不太够。 KTransformers 目前对计算任务的拆分,并没有实现跟随 CPU 核数线性提升性能,这说明也许...
q4量化模型的计算q4量化模型的计算 由于不知道q4量化模型具体是什么内容,下面我将以一个简单的二次函数求最值的量化模型为例给你进行作答: 一、原始计算方法 假设我们有二次函数y = ax^2+bx + c(这里aneq0)。 1.解答过程 -对于二次函数y = ax^2+bx + c,其对称轴的公式为x = -b/(2a)。
个人认为在实际应用中，Q4_K_M以下的低精度量化基本可以不用考虑（Ollama自带模型都是 Q4_K_M 是有...
这篇内容讨论了作者对DeepSeek R1 32B模型的积极体验,强调其在性能上优于7B Distill模型,尤其是在量化为Q4时的表现。作者指出这类模型往往会过度思考,但也强调了该模型能够正确回答一个诡计问题。这一见解可能会引起那些对AI模型性能的最新发展感兴趣并考虑使用DeepSeek R1 32B的读者的兴趣。 这篇内容讨论了作者对D...
GPTQ4量化降低模型存储需求,节省硬件资源成本。VLLM推理凭借先进算法实现快速并行计算。量化过程通过特定映射将高精度参数转为低精度表示。GPTQ4的量化策略能减少信息损失并保持模型性能。VLLM架构具备高效内存管理机制提升推理效率。该推理在处理大规模文本时展现出良好的扩展性。量化模型的准确性在多任务场景下有不错的...
Flux GGUF 版本 是Flux 模型的一种优化版本,专门为低显存设备设计,能够在显存有限的情况下运行高质量的 AI 图像生成任务。以下是对 Flux GGUF 版本的详细解释: 1. 什么是 GGUF? GGUF 是 GPT-Generated Unified Format 的缩写,是一种高效的模型存储和交换格式。它通过量化技术(如 4位、6位、8位等)压缩...
Q4KS还是Q4KM? 如果你正在处理一个巨大的语言模型,量化是你优化性能和速度的好朋友。有许多不同的量化方法,例如 Q3_K_S、Q4_K_M、Q4_0、Q8_0,哪一个是最好的? 通常,K_M 模型在大小和困惑度之间具有最佳平衡。在我的 PC 上,我最喜欢 Q4_K_M。这里有一些来自 llama.cpp 的测试数据:...
模型说明 skyreels目前开源的视频模型是基于混元模型训练,具有高质量的影视级视频生成:支持生成具有电影级光影效果、细腻人物表情和自然肢体动作的视频内容。每一帧画面在构图、演员站位和相机角度上都具备高质量的影视质感。表情和动作的精细控制:支持33种细腻的人物表情
测试机型M4 pro GPU 16核 内存64G32B-Q4 (内存消耗25G左右)比较9.11和9.8这两个数的大小total duration: 2m46.371041458sload duration: 21.553083msprompt eval count: 22 token(s)prompt eval duration: 4.543sprompt eval rate: , 视频播放量 10394、弹幕量 5
- **推理**:推理代码可以直接复用2.4B模型。增加了[2.4B模型](https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/gguf/fm9g-2b-q4_k_m.gguf)和[4B模型](https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/gguf/fm9g-4b-q4_k_m.gguf)的q4_k_m量化版本gguf模型。