感知量化训练(Aware Quantization Training)通过在训练期间模拟量化操作,可以最大限度地减少量化带来的精度损失。 QAT 的流程如下图所示,首先基于预训练好的模型获取计算图,对计算图插入伪量化算子。准备好训练数据进行训练或者微调,在训练过程中最小化量化误差,最终得到 QAT 之后对神经网络模型。QAT 模型需要转换去掉伪...
用户训练时,调用模型QAT量化API对训练模型进行修改:推理时op融合后需要量化的op的输入(包括权重与bias)前插入伪量化节点(可配置该节点的量化参数,比如per-chan/layer、是否对称、量化比特数等),然后用户使用修改后模型进行正常的训练流程,完成少数几个轮次的训练后,调用转换部署API接口将训练过的模型转为fp32权重的onn...
1. PyTorch QAT量化的基本概念 PyTorch QAT(Quantization Aware Training,量化感知训练)是一种在训练过程中考虑量化误差的量化方法。与PTQ(Post Training Quantization,训练后量化)不同,QAT允许模型在训练阶段就感知到量化带来的误差,并通过反向传播优化这些误差,从而得到更高的量化精度。 2. PyTorch QAT量化的主要步骤 ...
set_march# 类似于torch中的类QuantStub,用于将输入数据量化,使用plugin中的QuantStub是因为它支持通过参数手动固定 scalefromhorizon_plugin_pytorch.quantizationimportQuantStub, prepare# calib与qat阶段的量化配置fromhorizon_plugin_pytorch.quantization.qconfig_templateimport...
2、QAT中的振荡 首先研究了为什么权值在量化感知训练中会振荡,以及这种现象如何在实践中影响神经网络训练。 2.1、量化感知训练 2.2、振荡问题 在附录A.3中表明降低学习率会降低振荡的振幅,但不会影响其频率。 值得注意的是,这种行为与随机舍入有相似之处,其中潜在权重与量化水平的接近程度与舍入到该水平的概率有关...
QAT(Quantization Aware Training)量化感知训练是神经网络优化模型容量的重要方法,关系到模型精度和性能。pytorch对模型量化支持有三种方式:模型训练完毕后的动态量化、模型训练完毕后的静态量化、模型训练中开启量化QAT。这篇博客主要基于pytorh介绍QAT的基本概念。
PyTorch提供了Quantization-Aware Training (QAT)工具,允许开发人员在训练期间对模型进行量化,并获得优化的量化结果。BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的预训练语言模型,广泛应用于各种NLP任务。通过将BERT模型进行量化,我们可以进一步减小模型大小并加速推理,这对于部署在资源...
本文介绍一种新型量化量化方式,EfficientQAT。大语言模型的 4-bit 量化相对来说已经较为成熟,掉点少。 近期,众多工作聚焦于推进 2-bit 量化。考虑到均匀(INT)量化的显著性能损失,近期领域内主要关注 vector 量化,例如用于 2-bit 精确量化的 AQLM[1]和 QUIP#[2]。但他们[1,2]或是引入额外不可忽略的计算开销...
TensorRT ZCK4 的量化工具箱 通过提供一个方便的 PyTorch 库来补充 TensorRT ,该库有助于生成可优化的 QAT 模型。该工具包提供了一个 API 来自动或手动为 QAT 或 PTQ 准备模型。 API 的核心是 TensorQuantizer 模块,它可以量化、伪量化或收集张量的统计信息。它与 QuantDescriptor 一起使用,后者描述了如何量化张...
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