10. 自适应量化(Adaptive Quantization) 大模型的训练和推理,经常涉及到精度的概念,种类很多,而且同等精度级别下,还分不同格式。比如: 浮点数精度:双精度(FP64)、单精度(FP32、TF32)、半精度(FP16、BF16)、8位精度(FP8)、4位精度(FP4、NF4) 量化精度:INT8、INT4 (也有INT3/INT5/INT6的) 另外,实际使用...
用户可以开箱即用地加载诸如 Whisper、ViT、Blip2 之类的 8 比特或 4 比特(FP4/NF4)模型。 如果你在量化基础模型之上使用PEFT库基于Lora进行训练,则可以将训练得到的Apapter合并在基础模型之上进行部署,而不会降低推理性能。你甚至还可以在反量化模型之上合并 Apapter! 下面是使用 NF4 量化加载 4 比特模型的示例: ...
NF4量化是一种基于归一化浮点数的4位量化方法。它通过将浮点数归一化到[0, 1]范围内,并使用4位整数进行表示。NF4量化在保持较高精度的同时,具有较低的存储和计算开销。这种量化方法特别适用于需要高精度但资源受限的场景。 实战案例:微调Bloom大模型 为了展示INT8、FP4及NF4量化技术在大模型微调中的应用,我们以Bl...
NF4量化是一种基于归一化浮点数的4位量化方法。通过将浮点数归一化到[0, 1]范围内,并使用4位整数进行表示,NF4量化在保持较高精度的同时,降低了存储和计算开销。这种技术适用于需要高效推理且对精度有一定要求的场景。 实战案例:大模型优化 数据集与模型准备 在实战中,我们首先需要准备用于微调的数据集和预训练的...
NF4(4位归一化浮点量化):基于分位数量化技术,将数据归一化到正态分布区间,并为每个量化区间分配相等的概率密度,从而实现信息理论上的最优量化。特别适用于”正态分布的权重数据”(如大语言模型),精度损失较小,但需额外存储缩放参数。 2. 性能与适用场景对比 ...
大模型微调进阶:INT8/FP4/NF4量化技术实战解析 简介:本文详细介绍了在大模型微调过程中,使用INT8、FP4和NF4量化技术的方法和实战案例,探讨了这些技术如何提升模型性能并降低计算资源消耗,为深度学习领域的从业者提供了实用的技术指导。 在深度学习领域,大模型的微调是提高模型性能、适应新场景的关键步骤。然而,随着模型...
量化技术通过将模型参数从一种数据类型转换为另一种较低精度的数据类型(如从FP32转换为INT8、FP4或NF4),来实现对模型的压缩和优化。这种做法可以减少模型存储所需的空间,加速推理过程,同时在一定程度上保持模型的准确性。 INT8量化实战 INT8量化是一种将浮点型数据转换为8位整数型数据的技术。在大模型微调中,我们...
Half-precision floating-point format fp16 2 Bytes 16 bits Brain floating-point format(BFloat16) bp16 2 Bytes 16 bits int8 1 Bytes 8 bits fp4 0.5 Bytes 4 bits 4-bit NormalFloat nf4 0.5 Bytes 4 bits 2 Precision 02 - Half precision & LLaMA 2 03 - Half precision & ChatGLM 3 04 -...
fp4 Star Here are 3 public repositories matching this topic... Language:All SOTA low-bit LLM quantization (INT8/FP8/INT4/FP4/NF4) & sparsity; leading model compression techniques on TensorFlow, PyTorch, and ONNX Runtime sparsitypruningquantizationknowledge-distillationauto-tuningint8low-precisionquan...
简单测试下FP4的出图速度,由于在wsl 测试,驱动未更新,仅供参考,comfyui官方支持估计速度会更快!, 视频播放量 1728、弹幕量 0、点赞数 16、投硬币枚数 2、收藏人数 24、转发人数 5, 视频作者 HooTooH, 作者简介 没事闲着的时候就分享点什么东西。,相关视频:flux-fp4到