wiki中:为了支持int8模型在移动设备上的部署,我们提供了通用的训练后量化工具,可以将float32模型转换为int8模型。 也就是说,在进行量化前,我们需要yolov4-tiny.bin和yolov4-tiny.param这两个权重文件,因为想快速测试int8版本的性能,这里就不把yolov4-tiny.weights转yolov4-tiny.bin和yolov4
一、INT8量化原理 INT8量化是一种将模型权重和激活值从浮点数(如FP32)转换为8位整数的过程,旨在减少模型大小和提高推理速度。TensorRT等推理引擎支持INT8量化,通过线性映射等方式将FP32值映射到INT8范围内,并在推理过程中使用这些量化的值进行计算。 二、环境配置 在进行YOLOv8模型的INT8量化与推理之前,需要确保您...
# 分块量化INT8推理# 主节点python3-m sglang.launch_server \--model meituan/DeepSeek-R1-Block-INT8 --tp 16 --dist-init-addr \HEAD_IP:5000 --nnodes 2 --node-rank 0 --trust-remote --enable-torch-compile --torch-compile-max-bs 8# 副节点python3-m sglang.launch_server \--model ...
将int8的激活值和它的量化参数传入到下一层。 流程示意如下: 3、huggingface的transformer库中也有可以直接使用量化框架:LLM.int8() 混合精度量化;在不同参数量的模型上,使用不同的量化位数,其准确率如下(原论文:https://arxiv.org/pdf/2208.07339): 参数超过6.7B时,LLM.int8()的准确率和原模型惊人地保持一致...
今天介绍下bitsandbytes中的LLM.int8()量化技术,包括int4量化,主要用于推理阶段,保持性能的前提下,能够减少大量的内存占用。 首先安装相关包: !pip install --quiet bitsandbytes !pip install --quiet --upgrade transformers !pip install --quiet --upgrade accelerate !pip install --quiet sentencepiece 然后...
INT8量化是一种模型压缩技术,它将深度学习模型中原本使用FP32(32位浮点数)表示的权重和激活值转换为INT8(8位定点整数)表示。这种转换减少了模型占用的内存和计算资源,从而加速了模型的推理过程。 二、INT8量化的优势 性能提升:INT8乘法比FP32乘法在硬件上实现更快,因为INT8操作通常可以直接映射到处理器的指令集上...
(1)权重量化:训练完后模型参数固定,数值范围(range)与输入无关,可离线完成量化,通常相对容易量化。如:LLM.int8()、AWQ方法 (2)激活量化:激活输出随输入变化而变化,需要统计数据动态范围,通常更难量化。数据动态范围统计的方法有两种: training:训练时进行统计 calibration:训练后推理小批量数据进行统计 (3)Kv cac...
其中,INT8量化推理是OpenVINO的一个重要特性,可以进一步提高推理性能和节省计算资源。 INT8量化推理是一种将浮点模型转换为定点模型的技术。在深度学习中,模型通常使用浮点数进行计算,但这会占用大量的存储空间和计算资源。而将模型转换为定点数可以大幅度减少模型的大小,并且在推理过程中可以利用硬件的定点计算能力,提高...
kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-token动态量化(推荐), per-tensor静态量化以及per-tensor+per-head静态量化。支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、SmoothQuant的组合。kv-cache-int8量化支持的模型请参见支
INT8量化是一种通过减少模型参数位数来降低模型计算和存储需求,从而提高推理速度和降低内存占用的方法。因此,掌握PyTorch模型INT8量化推理的技巧对于优化深度学习模型在部署环境中的性能表现具有重要意义。 1.2 文章结构 本文总共分为五个主要部分。首先是引言部分,对整篇文章进行一个概述和介绍。第二部分将详细介绍INT8...