3、AWQ: Activation-aware Weight Quantization 除了上面两种以外,一种新格式是AWQ(激活感知权重量化),它是一种类似于GPTQ的量化方法。AWQ和GPTQ作为方法有几个不同之处,但最重要的是AWQ假设并非所有权重对LLM的性能都同等重要。 也就是说在量化过程中会跳过一小部分权重,这有助于减轻量化损失。所以他们的论文...
本文主要是对LLM PTQ量化方向的几个经典算法(GPTQ、SmoothQuant、AWQ)的代码实现进行介绍,从源码角度对算法实现细节进行探究。 一、GPTQ GPTQ在LLM PTQ W4A16方向的地位毋庸置疑,它的出发点很朴素,就是试图最小化权重量化后和量化前的误差函数,对这个最优化问题进行求解。介绍GPTQ的文章很多,个人觉得可以参考这两...
总之,模型量化技术是开源模型应用落地的重要手段之一。通过深入对比AWQ与GPTQ两种量化方法,我们可以更好地理解模型量化的原理和应用场景,为开发者在模型量化实践中的选择提供有益参考。同时,借助百度千帆大模型开发与服务平台等优秀平台,我们可以更高效地实现模型量化,推动人工智能技术的普及和发展。最...
Q:GPTQ,AWQ,GGUF 是什么? A:简单了解见 18. 模型量化技术概述及 GGUF:GGML 文件格式解析。 Q:怎么去找其他模型对应的量化版本? A:假设你要找的是 4 bit 量化,搜索 [模型名称]-[GPTQ]/[AWQ]/[GGUF] 或[模型名称]-[4bit/INT4]。 三种量化模型,该选哪个进行演示呢?选择困难症犯了 :) 索性不...
gptq awq量化原理 GPTQ和AWQ是两种不同的量化方法。 GPTQ是一种一次性权重量化方法,专为生成预训练Transformer(GPT)模型设计。该方法基于近似二阶信息,旨在实现高度准确和高效。 AWQ的原理则是计算一个scale系数tensor,shape为[k],k为矩阵乘的权重reduce的维度大小。 如果需要更多关于这两种量化方法的原理,可以...
通过对GPTQ、GGUF和AWQ三种LLM量化方法的深度解析和对比,我们可以看到它们各自的优势和适用场景。在实际应用中,我们可以根据具体需求和场景来选择合适的量化方法。例如,对于需要快速部署和降低资源消耗的场景,GPTQ可能是一个不错的选择;而对于需要减小生成结果体积的场景,GGUF可能更加适用;对于追求更高性能和泛化能力的...
大模型3种主流量化BNB AWQ和GPTQ #小工蚁 - 小工蚁于20240521发布在抖音,已经收获了21.8万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
常用的量化技术包括GPTQ、AWQ和GGUF等：- **GPTQ**：一种面向GPU推理和性能的训练后量化方法，通过最小化权重的均方误差将所有权重压缩到4位。在推理过程中，它将权重动态去量化为float16以提高性能，同时保持低内存。- **AWQ**：激活感知权重量化，是一种面向LLM低比特权重量化的硬件友好方法。它...
本期code:https://github.com/chunhuizhang/llm_inference_serving/blob/main/tutorials/quantization/qlora_gptq_gguf_awq.ipynb https://github.com/chunhuizhang/llm_inference_serving/blob/main/tutorials/quantization/basics.ipynb 关于 llama3:BV15z42167yB,BV18E421A7TQ 关于bfloat16:BV1no4y1u7og 关于...
BnB/HQQ/AWQ/GPTQ等几种量化方法的原理 这几种量化方法一般怎么使用 1.1 原理篇 1.1.1 BnB量化 BnB全称是BitsAndBytes,是几乎最早集成到transformers框架中的量化算法。 论文地址: LLM.int8():https://arxiv.org/pdf/2208.07339 QLoRA:https://arxiv.org/abs/2305.14314 ...