要在 🤗 Transformers 中使用 KV 缓存量化，我们必须首先运行 pip install quanto 安装依赖软件。要激活 KV 缓存量化，须传入 cacheimplementation="quantized" 并以字典格式在缓存配置中设置量化参数。就这么多！此外，由于 quanto 与设备无关，因此无论你使用的是 CPU/GPU/MPS (苹果芯片)，都可以量化并运行模型。
通过将KV缓存量化技术集成到平台中,用户可以轻松地对他们的模型进行量化处理,从而在不牺牲太多质量的情况下显著提高生成效率。例如,一个使用千帆平台训练的大型语言模型,在引入KV缓存量化后,其生成速度可以提升数倍,同时保持较高的生成质量。 具体实例与效果分析 为了更直观地展示KV缓存量化技术在长文本生成中的应用效果...
通过将KV缓存量化技术应用于长文本生成任务中,可以有效地缓解这一问题。具体来说,量化处理可以减少模型在生成过程中需要处理的数据量,从而降低计算复杂度,提高生成速度。同时,由于量化后的数据具有更高的稀疏性和压缩性,模型可以更高效地利用存储空间,减少内存占用。 三、具体实例与优势展示 为了更直观地展示KV缓存量化...
KV缓存量化的技术原理 键值缓存(KV Cache):在Transformer架构中,自注意力层通过计算查询(Query)与键(Key)的相似度来生成注意力分数,并据此生成值(Value)的加权矩阵。KV缓存存储了先前词元的自注意力层算得的键值对,以便在后续生成中直接检索使用。这种机制显著提高了文本生成的效率。 量化(Quantization):量化是将高...
Quantized KV Caches for Efficient Memory Usage: 一种名为 Quantized KV Caches 的新技术被引入,该技术将KV缓存量化为4位,显著减少内存使用,同时保持模型质量。这使得一个7B模型可以在单个A100 GPU上处理128k个token,详细信息见公告。 Attention as an RNN with Aaren Module: 一种新方法将注意力机制视为一种RNN...
任务导向的扩散模型压缩;万物皆可成像;根据舞蹈生成音乐;LLM长上下文对齐;LLM KV缓存量化;通过运动场辅助扩散模型图像编辑 Task-Oriented Diffusion Model Compression As recent advancements in large-scal…
很高兴和大家分享 Hugging Face 的一项新功能: KV 缓存量化 ,它能够把你的语言模型的速度提升到一个新水平。 太长不看版:KV 缓存量化可在最小化对生成质量的影响的条件下,减少 LLM 在长文本生成场景下的内存使用量,从而在内存效率和生成速度之间提供可定制的权衡。
很高兴和大家分享 Hugging Face 的一项新功能:KV 缓存量化,它能够把你的语言模型的速度提升到一个新水平。 太长不看版: KV 缓存量化可在最小化对生成质量的影响的条件下,减少 LLM 在长文本生成场景下的内存使用量,从而在内存效率和生成速度之间提供可定制的权衡。
很高兴和大家分享 Hugging Face 的一项新功能:KV 缓存量化,它能够把你的语言模型的速度提升到一个新水平。 太长不看版: KV 缓存量化可在最小化对生成质量的影响的条件下,减少 LLM 在长文本生成场景下的内存使用量,从而在内存效率和生成速度之间提供可定制的权衡。
很高兴和大家分享 Hugging Face 的一项新功能: KV 缓存量化 ,它能够把你的语言模型的速度提升到一个新水平。 太长不看版:KV 缓存量化可在最小化对生成质量的影响的条件下,减少 LLM 在长文本生成场景下的内存使用量,从而在内存效率和生成速度之间提供可定制的权衡。