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 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: ...
自动化激活感知权重量化(AutoAWQ)是AWQ的扩展和自动化版本。与AWQ相比,AutoAWQ不需要手动调整参数或进行复杂的优化过程。它通过自动搜索最佳通道缩放和量化参数来实现权重的自动化量化。这使得AutoAWQ更加易于使用,并且可以在更广泛的场景中应用。 AutoAWQ利用机器学习算法来自动确定最佳量化参数。它首先分析模型的激活...
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, ...
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...
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...