低精度优化:通过支持 INT4/INT5/INT8 等低精度格式,减少模型的大小和推理时的计算量,同时保持较高的推理精度。 硬件加速:利用英特尔 CPU 集成的硬件加速技术,如 AVX(Advanced Vector Extensions)、VNNI(Vector Neural Network Instructions)和 AMX(Advanced Matrix Extensions)等,来加速模型的推理计算。 使用方便:对于...
ChatGLM3-6B作为一个大型的自然语言处理模型,其部署和推理同样面临着这样的挑战。本文将介绍如何在英特尔CPU上对ChatGLM3-6B模型进行INT4量化,并实现高效的部署。 一、前置准备 在开始之前,请确保您已经具备以下条件: ChatGLM3-6B模型:您可以从官方渠道获取该模型的预训练权重和配置文件。 英特尔CPU:选择一个支持量...
三、部署量化模型到英特尔CPU 模型优化:使用英特尔的MKL-DNN或OpenVINO等工具对量化模型进行优化,以提高在CPU上的推理速度。 环境准备:确保目标英特尔CPU上的运行环境已安装必要的库和依赖项,如TensorFlow或PyTorch等。 模型加载:将优化后的量化模型加载到目标设备上,并准备进行推理。 推理测试:对加载的量化模型进行推理...
BigDL-LLM 工具包简单易用,仅需三步即可完成虚拟环境创建、BigDLL-LLM 安装以及 ChatGLM3-6B 模型的 INT4 量化以及在英特尔 CPU 上的部署。 作者简介 刘力,深圳市铂盛科技有限公司的创始人。带领团队成功设计了多种计算机系统,并申请了多项专利和软件著作,铂盛科技为国家高新技术企业,深圳市专精特新企业。铂盛通过...
低精度优化:通过支持 INT4/INT5/INT8 等低精度格式,减少模型的大小和推理时的计算量,同时保持较高的推理精度。 硬件加速:利用英特尔 CPU 集成的硬件加速技术,如 AVX(Advanced Vector Extensions)、VNNI(Vector Neural Network Instructions)和 AMX(Advanced Matrix Extensions)等,来加速模型的推理计算。 使用方便:对于...