llama-2-13b-GPTQ-4bit-128g-actorder 使用AutoGPTQ bits=4,wikitext -2-raw-v1作为校准文件创建。通过 ExLlama v1 加载。group_size=128desc_act=True llama-2-13b-GPTQ-4bit-32g-actorder 与上面相同,但group_size=32。 llama-2-13b-Q4_K_M.gguf q4_K_M,从TheBloke下载的 llama.cpp 量化。
GPTQ 2. 误差分析和改进 baseline --observe选项 优化zero_point 引入SNR 总结 本文作者 @白牛 随着LLM(Large Language Model)的兴起,GitHub 出现了很多优秀的预训权重和训练方法。尽管 MOSS/LLaMa/GPT-J 等实现细节有差异,它们都基于 transformer 结构,所以在模型量化环节,方法大同小异。 OpenMMLab 社区成员利用...
GPTQ(Generalized Quantization)是一种针对神经网络模型的量化技术,它通过对模型权重和激活值进行量化,将浮点数转换为低精度的定点数,从而实现模型的压缩和加速。GPTQ量化的核心思想是在保证模型精度的前提下,尽可能地减小模型的大小和计算复杂度。 三、Llama2模型量化实战 在使用Llama2模型进行GPTQ量化时,我们需要注意...
在使用CUDA 11.6版本进行GPTQ量化时,可能会遇到无法量化的问题。这通常是由于CUDA版本与GPTQ量化库不兼容所致。为了解决这个问题,我们可以尝试升级CUDA版本或者寻找与当前CUDA版本兼容的GPTQ量化库。 量化后性能下降 有时,即使成功对Llama2模型进行了GPTQ量化,也可能会发现量化后的模型性能有所下降。这可能是由于量化过...
gptq-for-llama代码解析旨在深入剖析相关代码原理与运行机制。 对gptq-for-llama代码进行全面梳理以助力技术研究与优化。代码中数据预处理模块精心处理输入数据以适配模型需求。量化算法部分采用独特策略实现模型的低比特量化。模型结构解析能清晰看到不同层的功能及相互关系。权重矩阵在代码里有着关键作用影响模型性能。优...
GGML与Georgi Gerganov创建的llama.cpp库协同工作。llama.cpp是一个用C/C++编写的高效推理库，用于在CPU上运行Llama模型。最初，GPTQ模型主要在GPU上加载和运行，但llama.cpp现在允许将LLM的某些层卸载到GPU。例如，7b参数模型有35层，这种做法显著加速了推理速度，并允许运行VRAM不足的LLM。如果您喜欢...
Xinference本地部署Deepseek量化模型,格式:GPTQ、GGUF、AWQ、Pytorch等格式,引擎:vllm、transformer、llama程序猿的退休生活 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 8080 7 02:33 App Ai吟美直播间被封号一年,完蛋了 4796 0 00:58 App 比Ollama还要强的Vllm,多GPU集中管理服务器,个人、中小企业...
gptq.py tests(llama.py): fix Apr 18, 2023 llama.py Fix NameError: name 'transformers' is not defined Apr 19, 2023 llama_inference.py tests(llama.py): fix Apr 18, 2023 llama_inference_offload.py style(project): remove import all Apr 18, 2023 opt.py style(project): remove import al...
I am currently performing gptq quantization on the llama2-7b-hf model. The model can be quantized successfully, but the following problems are encountered during inference: vllm serve shakechen/Llama-2-7b-hf-W8A8-Dynamic-Per-Token --quantization gptq ...
模型地址:https://huggingface.co/MaziyarPanahi/Meta-Llama-3-70B-Instruct-GPTQ对本地搭建有兴趣的可以参考:https://www.bilibili.com/read/readlist/rl823654系统环境:硬件:22G魔改2080ti*8 超微4029 CPU: 6133 内存256G推理框架:vlllm0.4 post1结, 视频播放量 5