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...
在量化目标的选型上,INT8的优势在于其与FP8享有相同的位宽,且大部分硬件都对INT8的数据计算原生支持。 在实践中,由于DeepSeek官方并没有提供半精度浮点型(BF16)的权重,因此首先需要将原生的FP8模型权重反量化成BF16,再分块量化成INT8类型。另外在推理过程中,为了匹配权重的分块量化,激活值采用在线逐token-group的...
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...
NCNN(Neural Networks for Mobile Devices)作为一个专为移动端优化的高性能神经网络前向计算框架,支持多种量化方案,其中INT8量化尤为突出。本文将详细介绍如何使用NCNN进行INT8量化并优化模型推理。 INT8量化的基本原理 INT8量化即将浮点数(通常是FP32)的权重和激活值映射到8位整数(INT8)的过程。这一过程不仅减少...
在前一篇我们通过 PyTorch 动态量化将 GPT-2 小模型压缩为了 INT8 格式。本篇将展示如何加载该量化模型、构建推理函数,并完成多条 prompt 的输出测试,适用于本地 API 封装与轻量推理服务部署。 模型准备回顾 量化模型目录结构如下: gpt2_student_v2_quantized/ ├── pytorch_model.bin # INT8 权重参数├──...
在模型推理时,对每一层输入的fp32激活值,动态进行进行量化为int8: 在每一层对量化后的int8权重和int8激活值进行计算。 在每一层输出时将结果反量化为fp32。 将fp32激活值传入到下一层。 流程示意如下: 这种方式有明显缺陷: 每一次推理每一层都要对输入统计量化参数,比较耗时; ...
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...
解决int8量化推理变慢的方法包括以下几点: 1. 硬件优化:利用支持int8量化的硬件加速推理过程,例如使用专门的神经网络处理器(NPU)或者图像信号处理器(ISP)来加速推理。 2. 算法优化:采用更高效的算法和推理技巧,减少不必要的计算和内存访问,提高推理效率。 3. 数据前处理:对输入数据进行适当的预处理和压缩,减少数据...
ONNX 模型量化常见的量化方法有三种:动态量化、静态量化、感知训练量化,其中ONNXRUNTIME支持的动态量化机制非常简单有效,在保持模型精度基本不变的情况下可以有效减低模型的计算量,可以轻松实现INT8量化。 动态量化:此方法动态计算激活的量化参数(刻度和零点)。静态量化:它利用校准数据来计算激活的量化参数。量化感知训练...