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...
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...
2. 进行线性量化 对输入张量进行量化计算 deflinear_quantize(input,sf,bits):assertbits>=1,bitsifbits==1:returntorch.sign(input)-1delta=math.pow(2.0,-sf)bound=math.pow(2.0,bits-1)min_val=-bound max_val=bound-1rounded=torch.floor(input/delta+0.5)clipped_value=torch.clamp(rounded,min_val,m...
GGML_TYPE_Q6_K- "type-0" 6位量化。超级块包含16个块,每个块有16个权重。缩放因子使用8位量化。最终每个权重使用6.5625位。 LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_K_S- 使用GGML_TYPE_Q4_K对所有张量 LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_K_M- 使用GGML_TYPE_Q6_K对attention.wv和feed_forward.w2张量的一半,其余使用GGML_TYPE...
测试机型M4 pro GPU 16核 内存64G 32B-Q4 (内存消耗25G左右)比较9.11和9.8这两个数的大小 total duration: 2m46.371041458s load duration: 21.553083ms prompt eval count: 22 token(s) prompt eval duration: 4.543s prompt eval rate: 4.84 tokens/s eval count: 1325 token(s) eval duration: 2m...
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 3939、弹幕量 4、
作者开发了一个用于视觉Transformer的PTQ框架,使用双均匀量化,名为PTQ4ViT。实验表明,量化的视觉Transformer(ViT、DeiT和Swin)在ImageNet分类任务上实现了接近无损的预测准确性(8位量化下不到0.5%的下降)。作者的贡献如下: 发现PTQ在视觉Transformer上的问题在于post-Softmax和post-GELU激活的特殊分布以及不准确的度量。
PTQ4VM视觉曼巴训练后量化 | Visual Mamba 是一种将选择性空间状态模型 Mamba 扩展到视觉任务的方法。它按固定顺序顺序处理图像标记,积累信息以生成输出。尽管 Visual Mamba 因在各种任务中以低计算成本提供高质量输出而越来越受欢迎,但它很容易受到量化的影响,这使得进一步的性能改进具有挑战性。我们的分析表明,Visual...
在本文中,作者提出了一个针对分割任何模型的训练后量化(PTQ)框架,即PTQ4SAM。 首先,作者研究了由于后关键线性激活中的双峰分布导致的SAM量化内在瓶颈。作者从每张量和每通道的视角分析了其特性,并提出了一种双峰融合策略,该策略利用数学上等价的符号操作将双峰分布离线转换为相对容易量化的正态分布。 其次,SAM包含了...
OLMo 2 7B模型上架Ollama | OLMo 2是一系列由Allen Institute for AI开发的7B和13B参数模型,训练数据达5万亿tokens。这些模型在英语学术基准测试中表现出色,与同等规模的全开放模型相媲美,甚至在某些方面优于开源权重模型,如Llama 3.1。 OLMo 2需要Ollama 0.5.5版本运行,7B版本具有7.3亿参数,采用Q4_K_M量化技术...