AutoAWQ AutoAWQ 是一个易于使用的 4 比特量化模型包。 与 FP16 相比,AutoAWQ 将模型速度提高了 3 倍,并将对内存需求降低了 3 倍。 AutoAWQ 实现激活感知权重量化 (AWQ) 算法来量化 LLM。 AutoAWQ 是在 MIT 的 LLM-AWQ 基础上创建和改进的。 LLM 推理的 Compute-bound 与Memory-bound: Roofline ...
AWQ在各种大型语言模型(LLM)上进行了实验,结果表明,它可以实现3/4位量化,在相同精度下,AWQ的模型大小比原始模型小1/4,推理速度比GPTQ快1.45倍。 而AutoAWQ则是一种自动化的激活感知权重量化方法。它在AWQ的基础上进行了改进,通过自动搜索最佳的量化配置,进一步提高了量化精度和性能。AutoAWQ的主要特点包括: ...
1、量化 01-AutoAWQ - AutoAWQ WarningPlease note that AWQ support in vLLM is under-optimized at the moment. We would recommend using the unquantized version of the model for better accuracy and higher throughput. Currently, you can use AWQ as a way to reduce memory footprint. As of ...
AutoAWQ是在AWQ基础上发展而来的自动化量化工具,它旨在简化量化过程,提高量化效率。AutoAWQ实现了AWQ算法的自动化配置和优化,使得用户无需深入了解量化技术的细节,即可实现高效的模型量化。 1. 自动化配置 AutoAWQ能够自动分析模型的结构和权重分布,确定最优的量化参数和缩放因子。这一过程不需要用户手动干预,大大...
AutoAWQ实践:340亿模型测试 AquliaChat2-34B-AWQ #小工蚁 - 小工蚁于20231105发布在抖音,已经收获了21.2万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
首先，代码通过判断模型类型，获取与之对应的AWQ模型实例。其核心在于从原始浮点模型中读取权重和配置信息。初始化时，AutoAWQ会根据用户提供的量化配置覆盖默认配置，并创建Quantizer实例。Quantizer的主要功能是量化模型的Transformer块。量化过程分为四个步骤：读取模型、获取校准数据、量化操作和保存量化模型。
量化时AutoAWQForCausalLM的model加载提示没有 config.json,用AutoModelForCausalLM的config保存: config = model.config config.save_pretrained(model_path) 再执行: from awq import AutoAWQForCausalLM from transformers import AutoTokenizer quant_config = { "zero_point": True, "q_group_size": 128, ...
我们使用 AutoAWQ、AutoGPTQ 和 BNB 对 Meta Llama 3.1 405B 进行预量化,以实现高效的推理(int4)和训练(Q-LoRA)。O网页链接>在 8xA100 80GB 或 4x A100 40GB(具有非常小的 KV 缓存和长度)上使用 TGI 进行快速推理。> 使用 BNB 和 Q-LoRA 进行高效训练,起始容量约为 4x H100/A100 80GB û收藏 ...
AutoAWQ implements the AWQ algorithm for 4-bit quantization with a 2x speedup during inference. Documentation: - AutoAWQ/awq/quantize/scale.py at main · casper-hansen/AutoAWQ
Bitsandbytes、GGML与AWQ提供便捷的量化实现，支持不同量化策略，便于模型开发与优化。在应用量化技术时，如QLoRA，可以与量化库结合，例如SWIFT框架，实现量化后的模型训练与推理。量化库如AutoGPTQ、Bitsandbytes、GGML与AWQ各有特点，提供多种量化选项与兼容性，支持不同量化策略与优化。