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...
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...
总之,GPTQ 是一种一次性权重量化方法,它利用近似二阶信息来实现高度准确和高效的量化。 与GGUF 和 AWQ 的比较: GPTQ 专注于 GPU 推理和量化级别的灵活性。 它支持广泛的量化位级别,并与大多数 GPU 硬件兼容。 GPTQ 旨在在压缩增益和推理速度之间实现平衡。 3. AWQ:(Activation-Aware Weight Quantization, ...
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。
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。
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。
quantkit gguf TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 -out TinyLlama-1.1B-IQ4_XS.gguf IQ4_XS --built-in-imatrix -ngl 200 Download and convert a model to AWQ: quantkit awq mistralai/Mistral-7B-v0.1 -out Mistral-7B-v0.1-AWQ Convert a model to GPTQ (4 bits / group-size 32)...
GGUF models are a single file and should be placed directly intomodels. Example: text-generation-webui └── models └── llama-2-13b-chat.Q4_K_M.gguf The remaining model types (like 16-bit transformers models and GPTQ models) are made of several files and must be placed in a sub...