BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的预训练语言模型,广泛应用于各种NLP任务。通过将BERT模型进行量化,我们可以进一步减小模型大小并加速推理,这对于部署在资源受限设备上的应用程序尤为重要。QAT的工作原理是在训练期间引入量化失真,同时优化网络参数以最小化这种失真。这意味着...
import random import torch from d2l import torch as d2l #@save d2l.DATA_HUB['wikitext-2'] = ( 'https://s3.amazonaws.com/research.metamind.io/wikitext/' 'wikitext-2-v1.zip', '3c914d17d80b1459be871a5039ac23e752a53cbe') #@save def _read_wiki(data_dir): file_name = os.path...
在训练过程中,我们需要定义损失函数和优化器,并使用QAT训练方法对量化Bert模型进行训练。 importtorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim# 定义损失函数和优化器loss_fn=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.Adam(quant_bert_model.parameters(),lr=0.001)# 定义训练过程deftrain(model,dataloader):model.train()total_l...
Post Training Static Quantization:模型训练完毕后的静态量化 QAT (Quantization Aware Training):模型训练中开启量化 本文仅介绍Post Training Dynamic Quantization(PTDQ)。 对训练后的模型权重执行动态量化,将浮点模型转换为动态量化模型,仅对模型权重进行量化,偏置不会量化。默认情况下,仅对Linear和RNN变体量化 (因为这...
Quantization Aware Training (QAT)方法是更有效地保持模型的准确性。QAT包括额外的培训步骤调整量化权重。QAT在BERT上的应用有,使用fake nodes, 8位整数,和基于hessian混合精度的方法。有趣的是,嵌入层比其他层对量化更敏感,需要更多的比特来保持其准确性。
因此我们提出了 BERT 两步压缩方法:以 12 层标准 Roberta 模型为基础,在不同任务上分别使用蒸馏方法、Theseus 替换方法进行第一步压缩,将 BERT 压缩至 3 层;在此基础上叠加 QAT 量化,使参数精度从 FP32 降低至 INT8,完成第二步压缩。 在实践过程中,我们将压缩模型按任务分为两类:对于(长、短文本)分类任务...
针对NLP 任务(MNLI、SQuAD 等),Q-Bert 是首个实现 Bert 模型混合精度量化的 QAT 算法。Bert 模型是由 Embedding layer、Encoder layer 以及 Task-specific output layer 构成的前馈结构模型,且 Encoder layer 包含了 MHA 与 FFN 等子模块。 不同的 Bert layer 体现了不同的量化敏感度(Quantization Sensitivity),...
最后看看实验,发现实验不是很充分。。。只能说量化后精度下降不多,而且QAT比PTQ略好。 题外话:文章总结了几个量化的优势 利用低精度的算子,推理速度可以更快 8比特量化,模型理论上可以压缩4倍 在一些结构上,内存访问占计算大头,挪动8比特的数据是挪动32比特数据的4倍,可以增加访存速度 ...
同时支持PTQ与QAT方法,提供了TF量化工具; 相比于FP16计算,约20~30%加速,但存在精度损失风险; 3.1版本: 2020年12月,新增对PyTorch使用INT8推理的支援; 在Turing以后的GPU上,FP16的性能比3.0提升了 10% ~ 20%; INT8的性能比3.0最多提升了70%;
Converting PyTorch FP32 model to INT8 ONNX model with QAT When utilizing the Hugging Face training pipelines all you need is to update a few lines of code and you can invoke the NNCF optimizations for quantizing the model. The output of this would be...