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: ...
要创建一个新的四位量化的模型,可以使用 AutoAWQ。量化将使模型的精度从 FP16 降低为 INT4,有效的将文件大小减少 70%。主要的好处是低延迟和显存使用。 You can quantize your own models by installing AutoAWQ or picking one of the 400+ models on Huggingface. 通过安装 AutoAWQ 你可以量化自己的模型...
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!
AutoAWQ基于论文实现，旨在自动化量化过程，简化模型的量化操作。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...
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
总结量化技术，核心在于将浮点数计算转换为整数计算，以减少计算资源需求。不同量化方法在精度、速度与适应性方面有所侧重，如BnB、GPTQ与AWQ等。此外，库如AutoGPTQ、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，...
针对您遇到的“error: no matching distribution found for autoawq”错误,我们可以按照以下步骤进行排查和解决: 确认包名是否正确: 首先,请检查您输入的包名“autoawq”是否正确。有时候,由于拼写错误或记错包名,可能会导致找不到对应的分发版本。 检查Python版本兼容性: 确认您当前的Python版本是否与“autoawq”...