GPTQ是最常用的压缩方法,因为它针对GPU使用进行了优化。但是如果你的GPU无法处理如此大的模型,那么从GPTQ开始切换到以cpu为中心的方法(如GGUF)是绝对值得的。 2、GPT-Generated Unified Format 尽管GPTQ在压缩方面做得很好,但如果没有运行它的硬件,那么就需要使用其他的方法。 GGUF(以前称为GGML)是一种量化方法...
但是如果你的GPU无法处理如此大的模型,那么从GPTQ开始切换到以cpu为中心的方法(如GGUF)是绝对值得的。 2、GPT-Generated Unified Format 尽管GPTQ在压缩方面做得很好,但如果没有运行它的硬件,那么就需要使用其他的方法。 GGUF(以前称为GGML)是一种量化方法,允许用户使用CPU来运行LLM,但也可以将其某些层加载到GP...
但是如果你的GPU无法处理如此大的模型,那么从GPTQ开始切换到以cpu为中心的方法(如GGUF)是绝对值得的。 2、GPT-Generated Unified Format 尽管GPTQ在压缩方面做得很好,但如果没有运行它的硬件,那么就需要使用其他的方法。 GGUF(以前称为GGML)是一种量化方法,允许用户使用CPU来运行LLM,但也可以将其某些层加载到GP...
通过对GPTQ、GGUF和AWQ三种LLM量化方法的深度解析和对比,我们可以看到它们各自的优势和适用场景。在实际应用中,我们可以根据具体需求和场景来选择合适的量化方法。例如,对于需要快速部署和降低资源消耗的场景,GPTQ可能是一个不错的选择;而对于需要减小生成结果体积的场景,GGUF可能更加适用;对于追求更高性能和泛化能力的...
大语言模型量化方法对比:GPTQ、GGUF、AWQ 在过去的一年里,大型语言模型(llm)有了飞速的发展,在本文中,我们将探讨几种(量化)的方式,除此以外,还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。 说明:每次加载LLM示例后,建议清除缓存,以防止出现OutOfMemory错误。
GGUF 具有其独特的文件格式和在 llama.cpp 中的支持,这使其与 GPTQ 和 AWQ 有所区别。 2. GPTQ:(Generalized Post-Training Quantization, 广义训练后量化) GPTQ 是一种基于近似二阶信息的一次性权重量化方法。它由 Frantar 等人于 2023 年开发,旨在压缩大型语言模型并加速其性能。即使对于具有大量参数的模型...
大语言模型量化方法对比:GPTQ、GGUF、AWQ 简介:在过去的一年里,大型语言模型(llm)有了飞速的发展,在本文中,我们将探讨几种(量化)的方式,除此以外,还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。 说明:每次加载LLM示例后,建议清除缓存,以防止出现OutOfMemory错误。
大语言模型量化方法对比:GPTQ、GGUF、AWQ 在过去的一年里,大型语言模型(llm)有了飞速的发展,在本文中,我们将探讨几种(量化)的方式,除此以外,还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。 说明:每次加载LLM示例后,建议清除缓存,以防止出现OutOfMemory错误。
常用的量化技术包括GPTQ、AWQ和GGUF等：- **GPTQ**：一种面向GPU推理和性能的训练后量化方法，通过最小化权重的均方误差将所有权重压缩到4位。在推理过程中，它将权重动态去量化为float16以提高性能，同时保持低内存。- **AWQ**：激活感知权重量化，是一种面向LLM低比特权重量化的硬件友好方法。它...
GGML和GGUF是GGML C++推理库的两种量化格式,其中GGUF格式较新,可以保留模型版本等其他自定义信息。这两种格式也是PTQ形式的量化算法,但GGML和GGUF格式的量化算法更适配于CPU推理,因此在CPU上运行更快,而GPTQ量化对GPU更加友好,两者的推理精度相仿。因此,*.cpp类型使用了GGML推理库的推理框架都更适配于CPU推理。