目录 收起 背景 AWQ 技术原理 AWQ 实验细节 AWQ 生态 AutoAWQ 总结 参考文档 近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。 模型压缩主要分为如下几类: 剪枝(Pruning)...
quant_path = "Qwen1.5-7B-Chat-awq" quant_config = { "zero_point": True, "q_group_size": 128, "w_bit": 4, "version": "GEMM" } # Load your tokenizer and model with AutoAWQ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoAWQForCausalLM.from_pretrained(model_p...
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: ...
二、AutoAWQ:自动化AWQ 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...
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...
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...