pip install autoawq@https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ/releases/download/v0.2.0/autoawq-0.2.0+cu118-cp310-cp310-linux_x86_64.whl Or from the main branch directly: pip install autoawq@https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ.git ...
from awq import AutoAWQForCausalLM from transformers import AutoTokenizer model_path = 'Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct' quant_path = 'Qwen2.5-14B-Instruct-awq' quant_config = { "zero_point": True, "q_group_size": 128, "w_bit": 4, "version": "GEMM" } # Load model model = AutoAW...
github链接:GitHub - casper-hansen/AutoAWQ AWQ即激活感知权重量化,是一种针对LLM的低比特(4-bit)权重量化的硬件友好方法。本文主要介绍使用AutoAWQ库量化自己的模型。 1.安装依赖 git clone https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ.git cd AutoAWQ pip install -e . 2.下载预训练模型 以qwen1.5-7B为...
Documentation:github.com/casper-hansen/AutoAWQ 实际使用的时候也很简单,如果你只需要使用公共数据集进行校准的话。 AutoAwq代码逻辑 整个AutoAwq的核心逻辑在awq.quantize.quantizer.AwqQuantizer里 init阶段 AwqQuantizer在init时调用了self.init_quant, def init_quant(self, n_samples=128, seqlen=512):...
https://github.com/modelscope/swift 或者通过pip安装: pip install ms-swift#autoawq和cuda版本有对应关系,请按照`https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ`选择版本pip install autoawq -U#auto_gptq和cuda版本有对应关系,请按照`https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQ#quick-installation`选择版本pip inst...
https://github.com/modelscope/swift 或者通过pip安装: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install ms-swift #autoawq和cuda版本有对应关系,请按照`https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ`选择版本 pip install autoawq -U #auto_gptq和cuda版本有对应关系,请按照`https://github...
https://github.com/modelscope/swift 或者通过pip安装: pip install ms-swift #autoawq和cuda版本有对应关系,请按照`https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ`选择版本 pip install autoawq -U #auto_gptq和cuda版本有对应关系,请按照`https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQ#quick-installation`选择版本 ...
pip install git+https://github.com/username/autoawq.git 请将username替换为实际的GitHub用户名或组织名。 如果已安装,检查环境配置是否影响了包的识别: 如果autoawq已安装但仍然出现错误,可能是因为Python环境配置问题。检查你的Python环境变量,确保包的安装路径被正确添加到Python的搜索路径中。 你可以在Python...
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...
blog:https://mobiusml.github.io/hqq_blog/ HQQ量化的思路和上面的量化方式不太一样。HQQ量化的问题定义在如何在零点量化中取得最优的z和s(零点和缩放倍数)。 原问题可以定义为: HQQ求解该问题引入了额外参数W_e: argminz,Weφ(We)+β2‖We−(W−Q−1z(Qz(W))‖22 ...