AutoAWQ Kernels AutoAWQ Kernels is a new package that is split up from the main repository in order to avoid compilation times. Requirements Windows: Must use WSL2. NVIDIA: GPU: Must be compute capability 7.5 or higher. CUDA Toolkit: Must be 11.8 or higher. AMD: ROCm: Must be 5.6 or...
AutoAWQ Kernels is a new package that is split up from themain repositoryin order to avoid compilation times. Requirements Windows: Must use WSL2. NVIDIA: GPU: Must be compute capability 7.5 or higher. CUDA Toolkit: Must be 11.8 or higher. ...
可以看到在weights迁移到cuda的时机进行量化。 继续到C代码bitsandbytes.csrc.kernels.cu: 可以看到针对离群点进行了阈值判断并有选择地量化。如果大于离群阈值则直接置0。 4bit量化: 可以看到量化后针对偶数index的参数左移四位,和相邻参数构成了一个完整的byte。 使用QLoRA进行训练请参考下个章节。 1.1.3 GPTQ...
继续到C代码bitsandbytes.csrc.kernels.cu: 可以看到针对离群点进行了阈值判断并有选择地量化。如果大于离群阈值则直接置0。 4bit量化: 可以看到量化后针对偶数index的参数左移四位,和相邻参数构成了一个完整的byte。 使用QLoRA进行训练请参考下个章节。 1.1.3 GPTQ量化 说到GPTQ,就要说起它的老祖先OBD、OBS...
继续到C代码bitsandbytes.csrc.kernels.cu: 可以看到针对离群点进行了阈值判断并有选择地量化。如果大于离群阈值则直接置0。 4bit量化: 可以看到量化后针对偶数index的参数左移四位,和相邻参数构成了一个完整的byte。 使用QLoRA进行训练请参考下个章节。 1.1.3 GPTQ量化 说到GPTQ,就要说起它的老祖先OBD、OBS...
继续到C代码bitsandbytes.csrc.kernels.cu: 可以看到针对离群点进行了阈值判断并有选择地量化。如果大于离群阈值则直接置0。 4bit量化: 可以看到量化后针对偶数index的参数左移四位,和相邻参数构成了一个完整的byte。 使用QLoRA进行训练请参考下个章节。 1.1.3 GPTQ量化 说到GPTQ,就要说起它的老祖先OBD、OBS...
继续到C代码bitsandbytes.csrc.kernels.cu: 可以看到针对离群点进行了阈值判断并有选择地量化。如果大于离群阈值则直接置0。 4bit量化: 可以看到量化后针对偶数index的参数左移四位,和相邻参数构成了一个完整的byte。 使用QLoRA进行训练请参考下个章节。
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继续到C代码bitsandbytes.csrc.kernels.cu: 可以看到针对离群点进行了阈值判断并有选择地量化。如果大于离群阈值则直接置0。 4bit量化: 可以看到量化后针对偶数index的参数左移四位,和相邻参数构成了一个完整的byte。 使用QLoRA进行训练请参考下个章节。
This means that the next version of AutoAWQ will not automatically install the CUDA kernels and that we will prefer Triton. This is to make distribution of AutoAWQ easier and to focus on quantizati...