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…
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: ...
AutoAWQ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,通过引入自动调整机制来进一步优化量化过程。AutoAWQ的工作原理可以分为以下两个步骤: Automatic Quantization Configuration Search:AutoAWQ首先通过自动搜索找到最佳的量化配置。这包括选择合适的量化位数、量化范围以及量化步长等参数,以最大程度地...
第四步为评估真实量化模型。 当然这几个步骤是可以通过参数配置合并为一个的。 第一步会下载一个数据集,在 utils/calib_data.py。默认的数据集可能无法下载,可以进行替换,或者手动下载下来用本地路径进行替换。 AWQ 量化通过 auto_scale_block 和 auto_clip_block 方法对每个权重生成一组 scale 和 clip tensor...
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，...
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...
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...