从GPTQ_CAUSAL_LM_MODEL_MAP(支持的模型系列如下)中加载模型类型model_type对应的模型类(父类BaseGPTQForCausalLM)加载模型(下面以bloom模型系列为例); "bloom": BloomGPTQForCausalLM, "llama": LlamaGPTQForCausalLM, "moss": MOSSGPTQForCausalLM, "qwen": QwenGPTQForCausalLM, ……… BloomGPTQForCa...
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...
AutoGPTQ是一个集成了GPTQ(General Purpose Quantization)算法的库,旨在为大语言模型提供高效的量化解决方案。GPTQ算法通过减少模型参数的位宽(如从32位浮点数减少到8位、4位甚至更低),在保持模型精度的同时显著降低内存占用和推理时间。AutoGPTQ将这一算法集成到Transformers库中,使得用户能够轻松地对大语言模型进行量...
确认auto_gptq库是否支持当前CUDA版本: 不同的CUDA版本可能需要不同版本的库支持。你需要查看auto_gptq的官方文档或GitHub仓库的README文件,确认当前使用的CUDA版本是否被支持。如果不支持,你可能需要升级或降级你的CUDA版本。 安装或重新安装auto_gptq的CUDA扩展: 如果auto_gptq库提供了CUDA扩展的安装脚本或说明...
AutoGPTQ是一个易于使用的低延迟语言模型(LLM)量化软件包,它提供了用户友好的API,基于GPTQ算法。GPTQ是一种高效的语言模型量化技术,可以将大型语言模型压缩成较小的模型,同时保持较高的推理速度和准确性。AutoGPTQ则是一个强大的工具,可以帮助用户轻松地实现GPTQ模型的量化,提高模型的推理速度和降低模型的大小。使...
pip install auto-gptq[triton] 从源码安装 点击以查看详情 克隆源码: git clone https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQ.git && cd AutoGPTQ 然后,从项目目录安装: pip install . 正如在快速安装一节,你可以使用BUILD_CUDA_EXT=0来取消构建 cuda 拓展。
AutoGPTQ是一个基于GPTQ算法的量化包,其工作原理是使用自动搜索算法来优化GPT的超参数,从而在保持性能的同时将模型压缩并加速推理。具体来说,AutoGPTQ通过量化技术将模型中的浮点数参数转换为低精度的整数,以减少模型大小和推理时间。同时,AutoGPTQ还使用了一种称为“知识蒸馏”的技术,将预训练的大模型的知识传递给...
### 摘要 AutoGPTQ是一个基于GPTQ算法设计的大语言模型量化工具包,以其简洁的界面和优秀的推理速度脱颖而出。通过特定脚本测试,在文本输入批处理大小设定为1的情况下,AutoGPTQ展现了卓越的性能。本文将深入探讨AutoGPTQ的特点,并提供实际应用中的代码示例,帮助读者更好地理解和使用这一工具。 ### 关键词 Auto...
github链接:GitHub - AutoGPTQ/AutoGPTQ GPTQ是一种后量化方法(PTQ, post-training methods),主要目的是在保证精度的情况下,降低大模型的显存占用和推理速度。本文主要介绍使用AutoGPTQ库量化自己的模型。 1.安装依赖 安装最新版本的 AutoGPTQ 库 pip install auto-gptq ...