GPT Int (GPT Interaction for VSCode) 使用GPT Int插件可以提升你的编程体验。运行这个插件,你就可以让GPT来生成高质量代码🚀 ,又或者简化你的代码,解释复杂的代码,进行代码补全操作等,一切都不费吹灰之力🤖💻。 简体中文 / English 提前准备 VS Code OpenAI APIKey 开始使用 1.下载插件,并安装。然后运...
vllm 部署qwen1.5的量化版本,会出错,有没有官方基于qwen1.5的gptq的代码? ticoAg commented Mar 7, 2024 export VLLM_USE_MODELSCOPE=True python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model qwen/Qwen1.5-72B-Chat-GPTQ-Int4 \ --served-model-name Qwen1.5-72B-Chat-Int4 使用Qwen1.5-72B-Ch...
GPtS GPtS INtS INtS and Critical Infrastructure Infrastructure CriticalParkinson, Brad
Privacy Policy: http://www.intcall.info/TalkGPT/policy.html Terms of Service: https://www.telestarint.net/talkgpt-terms Novedades Historial de actualizaciones 17 jun 2024 Versión 2.1 Improve speech quality and Bug fix. Privacidad de la app ...
0x2. 代码链接Triton 实现的GPTQ INT4 反量化 Kernel 代码链接:https://github.com/foundation-model-stack/foundation-model-stack/blob/triton/triton/kernels/gptq/splitk_dequant_gemm.py0x3. 基于 o1-preview-128k 的代码解析尝试用最先进的 o1-preview-128k 模型来解析一下这个 Triton 代码,看下它能不...
模型量化技术,尤其是GPTQ-Int8量化,以其高效性和实用性,在开源模型Qwen1.5-7B-Chat的落地应用中展现了巨大潜力。本文将简明扼要地介绍GPTQ-Int8量化的基本概念、优势及其在Qwen1.5-7B-Chat模型中的实践。 模型量化概述 定义:模型量化是一种将深度学习模型中的浮点参数转换为定点数或低比特位数的表示形式的技术。
ChatGPT这样优化: int mystrcmp(const char* src, const char* dst) { while (*src && *dst && (*src == *dst)) { ++src; ++dst; } if (*src == *dst) { return 0; // 字符串相等 } else if (*src > *dst) { return 1; // src大于dst } else { return -1; // src小于dst }...
Qwen1.5-72b 版本有BF16、INT8、INT4三个版本,三个版本性能接近。由于BF16版本需要144GB的显存,让普通用户忘却止步,而INT4版本只需要48GB即可推理,给普通用户本地化部署创造了机会。(建议使用4×24G显存的机器) 但由于Qwen1.5-72B-Chat-GPTQ-Int4其使用了GPTQ量化技术,对环境依赖要求严格,需要较为复杂的环境...
在【翻译】在 GPU 上如何加速 GPTQ Triton 反量化kernel中 PyTorch 官方给出了一系列优化 GPTQ INT4 反量化 Triton Kernels 的方法,如 L2 Cache(Block swizzled),向量化读取,SplitK优化改善Warp Stalling,这里单独再利用目前最先进的 o1-preview 模型解析下这个Triton代码实现,看一下目前最先进的模型在阅读 Triton...
2 72b的int4模型，大概40G，如果是单卡推理，是推不到32k的，除非你用的是H100的 96g显存这种的设备...