模型量化方法:主要分为量化感知训练(QAT)和训练后量化(PTQ),AWQ属于PTQ方法,避免了QAT高昂的训练成本。 相关工作:与AWQ相关研究包括GPTQ、SmoothQuant等,相较于GPTQ,AWQ避免了过度拟合问题,具有更好的泛化能力。 长图 长图 长图 0 0 发表评论 发表 作者最近动态 莫奈的花园 2025-01-30 小蝌蚪畸形率99%...
\text{doubleDequant}(c_1^{\text{FP32}}, c_2^{k\text{-bit}}, \mathbf{W}^{k\text{-bit}}) = \text{dequant}(\text{dequant}(c_1^{\text{FP32}}, c_2^{k\text{-bit}}), \mathbf{W}^{4\text{bit}}) = \mathbf{W}^{\text{BF16}} $$ QLoRA双重反量化:c_1是块级别常数...
AWQ 量化精度比 GPTQ 高一点,并且 AWQ 比 GPTQ 更容易实现,计算性能更高。 相比AWQ 采用 heuristic 的方法来寻找最佳的 scale 和 clip 系数,新的 OminiQuant 则采用训练的方式来获得相应的系数,论文数据比 AWQ 获得更高的量化准确度。 AWQ 的原理非常简单,就是计算一个 scale 系数 tensor,shape 为 [k]...
使用SmoothQuant量化 使用SmoothQuant量化SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers 4.42以上 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/ --quant-path /home/ma-user/llama-2-7b-awq/ --calib-data /home/ma-user/mit-han-lab/pile-val-backup --group-size 128 --w-bit 4 ...
缩放因子s可以追溯到一篇叫做SmoothQuant的工作,这里我们不详述。 之所以能够增加因子s,是因为有几个推论: 量化的精度损失主要来自Round部分带来的舍入误差。而无论如何缩放,该部分的误差都在0~0.5之间,平均值为0.25 对1%的重要权重进行缩放并不会影响整体的缩放比例 但是对重要权重进行缩放后,输出的激活值的误差会变...
AWQ的成功证明了，通过激活感知的量化策略，能够在保持性能的同时，兼顾硬件效率，为大模型的量化带来新的可能。它不仅在理论和实验上超越了现有的大模型量化方法，如LLM.int8、SmoothQuant和GPTQ，更是为大模型的未来优化开辟了新的道路。尽管本文提供了AWQ方法的深入剖析，我们期待更多研究者和开发者...
缩放因子s可以追溯到一篇叫做SmoothQuant的工作,这里我们不详述。 之所以能够增加因子s,是因为有几个推论: 量化的精度损失主要来自Round部分带来的舍入误差。而无论如何缩放,该部分的误差都在0~0.5之间,平均值为0.25 对1%的重要权重进行缩放并不会影响整体的缩放比例 ...
推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910) 来自:帮助中心 查看更多 → 使用SmoothQuant量化 --per-token:激活值量化方法,如果指定则为per-token粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 --per...
推理模型量化使用AWQ量化使用SmoothQuant量化使用kv-cache-int8量化使用GPTQ量化父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910) 来自:帮助中心 查看更多 → 使用SmoothQuant量化 --per-token:激活值量化方法,如果指定则为per-token粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 --per-channel:权重...