杨远航:QLoRA、GPTQ:模型量化概述 GitHub - AutoGPTQ/AutoGPTQ: An easy-to-use LLMs quantization package with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm.
# visit https://github.com/AutoGPTQ/AutoGPTQ/blob/main/docs/tutorial/02-Advanced-Model-Loading-and-Best-Practice.md tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoGPTQForCausalLM.from_pretrained(model_path, quantize_config) file_path = 'alpaca_gpt4_data_zh.json' # file...
AutoGPT-Q 结合了 Transformer 架构和量化技术,以实现高效的轻量化大语言模型。Transformer 是一种自注意力机制的神经网络架构,具有强大的表示能力和并行计算能力。通过在 Transformer 架构中引入量化技术,AutoGPT-Q 可以有效地降低模型的大小和计算复杂度,同时保持较高的语言处理性能。AutoGPT-Q 的优势与传统的轻量化...
GPTQ作为一种后训练量化(PTQ)方法,其优势在于优化了内存效率和计算速度之间的权衡。在AutoGPTQ中,用户可以选择8、4、3或甚至2位的位精度来执行模型,从而大幅度降低所需的计算资源。 除了降低计算要求外,AutoGPTQ还具有以下特点: 易用性:AutoGPTQ提供了简洁明了的API接口,使得用户无需深入了解量化技术即可轻松对L...
我们的 AutoGPTQ 集成有以下诸多优点: 量化模型可被序列化并在 Hugging Face Hub 上分享。 GPTQ 方法大大降低运行大语言模型所需的内存,同时保持着与 FP16 相当的推理速度。 AutoGPTQ 在更广泛的 transformers 架构上支持 Exllama 算子。 该集成带有基于 RoCm 的 AMD GPU 的本地化支持。
我们的 AutoGPTQ 集成有以下诸多优点: 量化模型可被序列化并在 Hugging Face Hub 上分享。 GPTQ 方法大大降低运行大语言模型所需的内存,同时保持着与 FP16 相当的推理速度。 AutoGPTQ 在更广泛的 transformers 架构上支持 Exllama 算子。 该集成带有基于 RoCm 的 AMD GPU 的本地化支持。
AutoGPTQ是一个基于GPTQ算法设计的大语言模型量化工具包,以其简洁的界面和优秀的推理速度脱颖而出。通过特定脚本测试,在文本输入批处理大小设定为1的情况下,AutoGPTQ展现了卓越的性能。本文将深入探讨AutoGPTQ的特点,并提供实际应用中的代码示例,帮助读者更好地理解和使用这一工具。
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...
autogptq量化原理 AutoGPTQ是一个基于GPTQ算法的量化包,其工作原理是使用自动搜索算法来优化GPT的超参数,从而在保持性能的同时将模型压缩并加速推理。具体来说,AutoGPTQ通过量化技术将模型中的浮点数参数转换为低精度的整数,以减少模型大小和推理时间。同时,AutoGPTQ还使用了一种称为“知识蒸馏”的技术,将预训练的...
AutoGPTQ是一个易于使用的低延迟语言模型(LLM)量化软件包,具有用户友好的API,基于GPTQ算法。一个基于 GPTQ 算法,简单易用且拥有用户友好型接口的大语言模型量化工具包。 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 ...