北方的郎:Maxime 量化实践.1:大模型权重量化详细介绍及演示 北方的郎:Maxime 量化实践.2: 使用 GPTQ 的 4 位 LLM 量化 —量化您自己的开源 LLM 以在消费类硬件上运行它们 北方的郎:Maxime 量化实践.3: 使用 GGUF 和 llama.cpp 量化 Llama 模型—GGML 与 GPTQ 与 NF4 北方的郎:Maxime 量化实践.4: Ex...
ExLlamaV2在量化过程中使用了这种额外的灵活性。它会自动尝试不同的量化参数,并测量了它们引入的误差。除了尽量减少错误之外,ExLlamaV2还会将必须达到平均位数作为参数(这个我们在以前文章中也有介绍)。所以我们可以创建一个混合的量化模型,例如,每个权重的平均位数为3.5或4.5。 ExLlamaV2另外一个好处是它创建的不同参...
EXL2是一种经过优化的量化方法,旨在提高推理速度和计算效率。虽然它不如GPTQ等方法常见,但EXL2专注于通过优化权重量化和激活函数来减少推理过程中的延迟。对于低延迟响应至关重要的部署场景,如实时应用程序,EXL2特别有用。 实例 1. 克隆和安装ExLlamaV2 我们首先克隆ExLlamaV2存储库,并安装其依赖项。这个软件包提供...
ExLlamaV2在量化过程中使用了这种额外的灵活性。它会自动尝试不同的量化参数,并测量了它们引入的误差。除了尽量减少错误之外,ExLlamaV2还会将必须达到平均位数作为参数(这个我们在以前文章中也有介绍)。所以我们可以创建一个混合的量化模型,例如,每个权重的平均位数为3.5或4....
在模型优化的领域中,量化技术发挥着关键作用,尤其是在资源受限的环境下。本文将深入探讨Bits-and-Bytes、GPTQ、GGUF、EXL2和AWQ等量化方法,并通过实际示例展示如何运用它们来提升模型性能。 1. Bits-and-Bytes量化 Bits-and-Bytes是一个功能多样的模型量化库,主要聚焦于4位和8位格式。与GPTQ等方法不同,它在推...
量化EXL2模型 首先需要安装ExLlamaV2库: pip install exllamav2 #为了使用官方的一些脚本,我们还要把官方的代码clone到本地 git clone https://github.com/turboderp/exllamav2 我们使用出色的zephyr-7B-beta,这是一种使用DPO进行微调的Mistral-7B模型。它声称在MT测试台上的表现优于Llama-2 70b的效果,这对于一...
量化EXL2模型 首先需要安装ExLlamaV2库: pip install exllamav2#为了使用官方的一些脚本,我们还要把官方的代码clone到本地gitclonehttps://github.com/turboderp/exllamav2 我们使用出色的zephyr-7B-beta,这是一种使用DPO进行微调的Mistral-7B模型。它声称在MT测试台上的表现优于Llama-2 70b的效果,这对于一个小十...
量化大型语言模型(llm)是减少这些模型大小和加快推理速度的最流行的方法。在这些技术中,GPTQ在gpu上提供了惊人的性能。与非量化模型相比,该方法使用的VRAM几乎减少了3倍,同时提供了相似的精度水平和更快的生成速度。 ExLlamaV2是一个旨在从GPTQ中挤出更多性能的库。由于新的内核,它还经过了优化,可以进行(非常)快速...
利用ExLlamaV2库中的convert.py脚本进行量化，关键参数包括输入路径、输出路径、校准数据集路径和目标平均加权位数。执行量化过程，需要GPU支持。7B模型大约需要8GB VRAM，70B模型则需24GB VRAM。使用T4 GPU，量化过程大约耗时2小时10分钟。GPTQ算法与EXL2格式GPTQ算法被ExLlamaV2采用，用于以最小化对输出...
量化EXL2模型 首先需要安装ExLlamaV2库: AI检测代码解析 pip install exllamav2 #为了使用官方的一些脚本,我们还要把官方的代码clone到本地 git clone https:///turboderp/exllamav2 1. 2. 3. 我们使用出色的zephyr-7B-beta,这是一种使用DPO进行微调的Mistral-7B模型。它声称在MT测试台上的表现优于Llama-2 ...