git clone https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ cd AutoAWQ pip install -e . All three methods will install the latest and correct kernels for your system fromAutoAWQ_Kernels. If your system is not supported (i.e. not on the release page), you can build the kernels yourself by fo...
Enterprise-grade security features GitHub Copilot Enterprise-grade AI features Premium Support Enterprise-grade 24/7 support Pricing Sign in Sign up call-center-together/AutoAWQPublic forked fromcasper-hansen/AutoAWQ Notifications Fork0 Star0
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...
官方链接:https://github.com/AutoGPTQ/AutoGPTQ 推理速度 以下结果通过这个脚本生成,文本输入的 batch size 为 1,解码策略为 beam search 并且强制模型生成 512 个 token,速度的计量单位为 tokens/s(越大越好)。 modelGPUnum_beamsfp16gptq-int4 llama-7b 1xA100-40G 1 18.87 25.53 llama-7b 1xA100-40G...
https://github.com/modelscope/swift 或者通过pip安装: 代码语言:javascript 复制 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...
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 ...
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 ...
量化是将模型浮点数变为定点数运行的过程。 双精度浮点数:在PyTorch中用torch.float64表示,或者在其他语言中也称为double类型,在LLM训练中一般比较少用 全精度浮点数:在PyTorch中用torch.float32表示 低精度浮点数:在PyTorch中用torch.bfloat16和torch.float16表示。这两个浮点数的差别在上图中可以表示: ...