LLM量化 ,此文介绍量化方法比较全面,其中有专门一章解释 llama.cpp 的 K-Quant 量化,介绍是这样的:“K-quant量化使用了 16 x 8 的块进行量化,每个块共有 16 个行。每 8 个权重为一组使用同一个量化参数scale,因此有 16 个一级量化参数。此外,为了进一步的降低资源消耗,还有 1 个 fp16 的二级量化参数K...
这是Llama.cpp中为了进一步减少内存占用而引入的改进量化方法。在这种方法中，不仅对权重进行量化，还对尺...
使用Llama.cpp 进行量化 本文的这一部分将介绍如何下载和制作 llama.cpp。然后,我们将从 HuggingFace 下载一个模型并对其进行量化,同时运行一些性能测试。 非常感谢 Peter 通过 llama.cpp 提供的有用指南。 第1步:启用 Git 下载大文件 #Allow git download of very large files; lfs is for git clone of very ...
在本课时中,我们将探索如何使用llama.cpp工具来量化llama3模型,以便在CPU上进行高效的本地模型推理。课程相关资料请在我的同名公众号:唐国梁Tommy 资料获取导航栏内自助获取。, 视频播放量 5822、弹幕量 0、点赞数 76、投硬币枚数 47、收藏人数 209、转发人数 9, 视频作
llama.cpp是一个开源项目,专门为在本地CPU上部署量化模型而设计。它提供了一种简单而高效的方法,将训练好的量化模型转换为可在CPU上运行的低配推理版本。 1.1 工作原理 llama.cpp的核心是一个优化的量化推理引擎。这个引擎能够高效地在CPU上执行量化模型的推理任务。它通过一系列的优化技术,如使用定点数代替浮点数...
cd /public/home/wwwzhouhui/apprepo/model/20240427231955/llama.cpp 执行./quantize 这里我们看到有一些命令行解释。这里我们不需要每个都了解,我们大概只要知道我们需要量化哪个版本的命令行即可。 上面 提到 Q2、Q3、Q4、Q5、Q6 分别表示模型的量化位数。例如,Q2 表示 2 位量化,Q3 表示 3 位量化,以此类推。
文章最后部分探讨了反量化过程，解释了如何将量化数值还原为fp16或其他硬件支持的数据类型，强调了反量化过程对整体推理时间的微小影响。同时，文章也对Llama.cpp项目中其他不规则量化方法进行了简要概述，并指出这些方法在加速效果上与Q4方法相近。总结而言，Llama.cpp项目在量化机制上展现了实用性和创新性，...
而llama.cpp（https://github.com/ggerganov/llama.cpp），作为一款专注于推理性能优化的工具，恰好能在此环节发挥关键作用。其优化手段主要体现在两方面：一是通过使用C语言编写的机器学习张量库ggml来提升性能；二是提供模型量化功能，以牺牲部分参数精度为代价，换取推理速度的提升。此外，llama.cpp还配备了服务化...
llama.cpp的主要目标是能够在各种硬件上实现LLM推理,只需最少的设置,并提供最先进的性能。提供1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化,以加快推理速度并减少内存使用。 GitHub:https://github.com/ggerganov/llama.cpp 克隆和编译 克隆最新版llama.cpp仓库代码 ...
默认情况下,llama.cpp 支持以下的量化方式:Allowed quantization types: 2 or Q4_0 : 4.34G, +0.4685 ppl @ Llama-3-8B 3 or Q4_1 : 4.78G, +0.4511 ppl @ Llama-3-8B 8 or Q5_0 : 5.21G, +0.1316 ppl @ Llama-3-8B 9 or Q5_1 : 5.65G, +0.1062 ppl @ Llama-3-8B 19 or IQ2_XXS...