基于此,可以采用混合精度分解的量化方法:将包含了Emergent Features的几个维度从矩阵中分离出来,对其做高精度的矩阵乘法;其余部分进行量化。如下图所示: 精度与性能 如下图所示的对比实验,可以看到,在模型参数量达到6.7亿时,使用vector-wise方法进行量化会使模型性能有非常大的下降,而使用LLM.int8()方法进行量化则不...
根据需求选择:根据具体的应用场景和精度要求选择合适的量化选型。例如,对精度要求不高的边缘计算设备可选择INT4或INT8;需要高效训练和推理的场景可考虑FP16或BF16。 评估精度损失:在进行量化前,应充分评估量化对模型精度的影响,并通过实验调整量化参数以最小化精度损失。 考虑硬件支持:不同硬件平台对量化类型的支持程...
选择int4 还是 int8 量化需要根据具体应用的需求来决定。 如果设备资源极其有限且对精度要求不高,int4 可能是一个选择。 然而,对于大多数需要维持较高问答效果和精度的应用,int8 量化会是一个更好的选择,因为它在减少资源消耗的同时,通常能够维持较高的模型性能...
应用:INT8量化是深度学习模型推理阶段常用的量化技术,能够显著减少存储和计算需求。 缺点:数值范围和精度较低,需要仔细选择量化策略和校准方法以减少精度损失。 INT4(4位整数) 特点:INT4是一种激进的量化方式,将模型的权重和激活值量化为4位整数,进一步减少模型的存储需求和计算复杂度。 应用:INT4量化适用于对精度...
INT8 权重和激活量化(W8A8-INT)在适当调整后,准确度下降幅度很低,仅为 1%-3%。 INT4 权重量化(W4A16-INT4)与 W8A8-INT 不相上下。 为了解决在给定环境的“最佳”格式问题,作者使用流行的开源vLLM 框架在各种 GPU 上进行推理分析,发现 W4A16 适合 Latency 敏感场景(Synchronous Inference)以及中端 GPU 上的...
小白也能懂!INT4、INT8、FP8、FP16、FP32量化,导读在深度学习的世界里,模型的庞大和复杂常常让人望而却步,尤其是当涉及到计算资源和存储空间的限制时。然而,有一种神奇的技术——量化,它就像一把魔法棒,能够在不损失太多性能的情况下,让模型变得更小、更快、更节能
预计在接下来的几年中，INT8仍将是自动驾驶领域神经网络模型量化的主要标准。同时，研究者们也在不断探索更高效、更准确的量化方法，以实现性能和计算效率之间的最佳平衡，包括混合精度量化等技术。综上所述，虽然INT4量化技术在理论上具有更高的计算效率和存储优势，但在自动驾驶这一对安全性要求极高的...
INT4量化是一种激进的量化方式,将模型的权重和激活值量化为4位整数。由于表示范围更小,精度也较低,INT4量化通常会导致较大的精度损失。然而,与INT8量化相比,INT4量化可以进一步减少模型的存储需求和计算复杂度。需要注意的是,INT4量化在实际应用中相对较少见,因为过低的精度可能导致模型性能显著下降。此外,并不是...
@计算机语言大师fp16 int8 int4 区别 计算机语言大师 FP16、INT8和INT4是三种不同的数据类型,它们在存储效率、计算性能和精度方面各有特点。 FP16(半精度浮点数) 使用2字节(16位)存储。 与常用的单精度浮点数(FP32)和双精度浮点数(FP64)相比,FP16更适于在精度要求不高的场景中使用。 在深度学习领域,FP16...
LOCAL_MODEL_QUANT="FP16"# 默认 "FP16" "INT4" 启用量化INT4版本 "INT8" 启用量化INT8版本 116116 117+ # 设置deepseekcoder运行时输入的最大token数(超过4096没有意义),对话过程爆显存可以适当调小 118+ MAX_INPUT_TOKEN_LENGTH=2048 117119