训练时量化:QAT 效果实测 摘要 什么是量化 量化Quantization可以将模型参数原始的浮点转换为适合于边缘设备的低比特宽度(如8位或4位)的固定点模型,其目的是在保持模型性能的同时降低模型的复杂性和大小,以便在硬件受限的设备上部署和加速推断时间。 目前主流的神经网络量化方式有PTQ和QAT两种:PTQ是训练后量化,无需数据...
QAT通过在训练期间模拟量化来保持性能,但其训练成本使其不适合LLM。 PTQ技术,如AdaRound和BRECQ,使用梯度优化来确定最佳舍入,但对于更大的模型来说,调整所有权重是非常耗时的。 因此,大多数LLM量化方法优先选择无需训练的PTQ,但这也限制了模型在低比特情况下的性能。我们的目标是在LLM量化中整合梯度更新,模仿QAT的方...
量化Quantization是将模型参数从浮点转换为低比特宽度（如8位或4位）的固定点模型，以降低复杂性和大小，适用于边缘设备，同时保持性能。量化方法主要有PTQ和QAT两种。PTQ为训练后量化，直接在已训练模型上进行量化，无需额外的数据集或训练过程。量化过程涉及将权重映射到特定的整数区间，如[-128,127]，...
一文了解模型量化中的QAT和PTQ 由于前一段时间在做模型的转换工作,实际部署的时候需要一些模型加速的方法,常用的有各家的inference框架,如mnn,tnn,tensorrt等,这些框架除了fp32精度外,都支持了int8的精度,而量化到int8常常可以使我们的模型更小更快,所以在部署端很受欢迎。 常用的模型量化方式有训练中量化,QAT,和...
【推理引擎】模型压缩系列第04篇:训练后量化QAT深度解读!与量化部署核心原理!训练后量化分为动态离线量化(Post Training Quantization Dynamic, PTQ Dynamic)和静态离线量化(Post Training Quantization Static, PTQ Static),不管是哪种量化方式,同样需要在端侧真
本篇主要介绍FX中的PTQ方法,也就是我们一般常用的后训练量化方法,PTQ方法的优点就是不需要数据进行训练,量化框架只要把所有网络节点搭好,不需要反向传播,正向推理收集量化信息即可。QAT(训练中量化)则麻烦点,后续文章中会介绍。 使用FX做PTQ量化的基本代码结构如下,整体比较简单: ...
研究动机:LLM的优秀的PTQ和QAT方法主要有GPTQ和LLM-QAT。GPTQ(Frantar等人,2022年)可以在单个A100 GPU上使用128个样本在一小时内完成LLaMA-13B的量化,而LLM-QAT(Liu等人,2023a)需要100k个样本和数百个GPU小时。这引导我们来到一个核心问题:我们能否在保持PTQ的时间和数据效率的同时,达到QAT的性能?
在权重-激活量化中，OmniQuant在W4A4量化中显著提高了各种模型的平均准确性，提高了+4.99% ∼ +11.80%。显著的是，在LLaMA-7B中，OmniQuant甚至超过了最近的QAT方法LLM-QAT，提高了+6.22%。加入额外可学习参数的有效性比QAT使用的全局权重调整更有益。
神经网络量化主要分为PTQ与QAT两种方式。PTQ无需标记的校准数据集，仅需少量数据即可，而QAT则需要较大数据集与反向传播。当训练数据集不可用时，PTQ成为唯一选择。然而，低于8位的训练后量化往往导致精度显著下降。本文提出三种针对PTQ优化策略：AdaQuant、整数规划、批量归一化调整。基于这三种优化，构建...
PTQ的步骤 从预训练模型开始,并使用量化数据集对其进行量化 量化数据用来对模型进行量化,其可以是训练数据集的子集 量化过程:计算权重和激活值的动态范围(Gather layer statistics),用于确定量化参数(q-parms) 使用量化参数量化模型 量化感知训练 Quantization Aware Training (QAT)[1] ...