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...
LLM 大模型学习必知必会系列(六):量化技术解析、QLoRA技术、量化库介绍使用(AutoGPTQ、AutoAWQ) 模型的推理过程是一个复杂函数的计算过程,这个计算一般以矩阵乘法为主,也就是涉及到了并行计算。一般来说,单核CPU可以进行的计算种类更多,速度更快,但一般都是单条计算;而显卡能进行的都是基础的并行计算,做矩阵乘法...
LLM 大模型学习必知必会系列(六):量化技术解析、QLoRA技术、量化库介绍使用(AutoGPTQ、AutoAWQ) 模型的推理过程是一个复杂函数的计算过程,这个计算一般以矩阵乘法为主,也就是涉及到了并行计算。一般来说,单核CPU可以进行的计算种类更多,速度更快,但一般都是单条计算;而显卡能进行的都是基础的并行计算,做矩阵乘法...
模型的推理过程是一个复杂函数的计算过程,这个计算一般以矩阵乘法为主,也就是涉及到了并行计算。一般来说,单核CPU可以进行的计算种类更多,速度更快,但一...
LLM 大模型学习必知必会系列(六):量化技术解析、QLoRA技术、量化库介绍使用(AutoGPTQ、AutoAWQ) 模型的推理过程是一个复杂函数的计算过程,这个计算一般以矩阵乘法为主,也就是涉及到了并行计算。一般来说,单核CPU可以进行的计算种类更多,速度更快,但一般都是单条计算;而显卡能进行的都是基础的并行计算,做矩阵乘法...
联合优化:AutoAWQ不仅考虑了权重的量化,还考虑了激活值的量化。它通过联合优化权重和激活值的量化,实现了更高的量化精度和性能。 模型无关性:AutoAWQ是一种通用的量化方法,适用于各种不同类型的深度学习模型。它不需要针对特定的模型进行特殊设计或调整。 在实际应用中,大模型量化技术可以显著提高模型在边缘设备上的...
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...
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。
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。
针对你遇到的问题“autoawq could not load exllama kernels extension. details: dll load failed while importing exl_ext”,以下是一些可能的解决步骤: 确认exllama库是否已正确安装: 首先,确保你已经安装了exllama库。你可以通过Python的包管理工具pip来检查是否已安装: bash pip show exllama 如果未安装或...