但是如果你的GPU无法处理如此大的模型,那么从GPTQ开始切换到以cpu为中心的方法(如GGUF)是绝对值得的。 2、GPT-Generated Unified Format 尽管GPTQ在压缩方面做得很好,但如果没有运行它的硬件,那么就需要使用其他的方法。 GGUF(以前称为GGML)是一种量化方法,允许用户使用CPU来运行LLM,但也可以将其某些层加载到GP...
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...
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...
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...
GGUF 专注于 CPU 和 Apple M 系列设备,并可以通过将层卸载到 GPU 来提高速度。 它是GGML 的演变,效率和用户友好性都有所提高。 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) ...
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。
quantkit gguf TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 -out TinyLlama-1.1B-IQ4_XS.gguf IQ4_XS --built-in-imatrix -ngl 200 Download and convert a model to AWQ: quantkit awq mistralai/Mistral-7B-v0.1 -out Mistral-7B-v0.1-AWQ Convert a model to GPTQ (4 bits / group-size 32)...
A Gradio web UI for Large Language Models. Supports transformers, GPTQ, AWQ, EXL2, llama.cpp (GGUF), Llama models. - objectcomputing/text-generation-webui