如果你想同时利用CPU和GPU, GGUF是一个非常好的格式。 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...
如果你想同时利用CPU和GPU, GGUF是一个非常好的格式。 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...
GGUF采用了特殊的编码方式,对文本中的冗余信息进行去除,同时保持生成结果的完整性和可读性。GGUF的优点在于它可以有效地减小生成结果的体积,提高传输和存储效率。然而,由于GGUF是对生成结果进行压缩,因此可能会对生成结果的质量产生一定的影响。 三、AWQ:激活感知的权重量化 AWQ是一种面向LLM低比特权重量化的硬件友好...
如果你想同时利用CPU和GPU, GGUF是一个非常好的格式。 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...
大语言模型量化方法对比:GPTQ、GGUF、AWQ 在过去的一年里,大型语言模型(llm)有了飞速的发展,在本文中,我们将探讨几种(量化)的方式,除此以外,还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。 说明:每次加载LLM示例后,建议清除缓存,以防止出现OutOfMemory错误。
GGUF 具有其独特的文件格式和在 llama.cpp 中的支持,这使其与 GPTQ 和 AWQ 有所区别。 2. GPTQ:(Generalized Post-Training Quantization, 广义训练后量化) GPTQ 是一种基于近似二阶信息的一次性权重量化方法。它由 Frantar 等人于 2023 年开发,旨在压缩大型语言模型并加速其性能。即使对于具有大量参数的模型...
大语言模型量化方法对比:GPTQ、GGUF、AWQ 简介:在过去的一年里,大型语言模型(llm)有了飞速的发展,在本文中,我们将探讨几种(量化)的方式,除此以外,还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。 说明:每次加载LLM示例后,建议清除缓存,以防止出现OutOfMemory错误。
大语言模型量化方法对比:GPTQ、GGUF、AWQ 在过去的一年里,大型语言模型(llm)有了飞速的发展,在本文中,我们将探讨几种(量化)的方式,除此以外,还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。 说明:每次加载LLM示例后,建议清除缓存,以防止出现OutOfMemory错误。
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...
An OpenAI Compatible API which integrates LLM, Embedding and Reranker. 一个集成 LLM、Embedding 和 Reranker 的 OpenAI 兼容 API aiembeddingmlxrerankerragfastapisentence-transformersawqllmvllmgptqopenai-compatible-api UpdatedJul 13, 2024 Python ...